提高少样本学习模型的准确性涉及的技术可以帮助模型更好地从有限的数据中泛化。三种有效的方法包括利用数据增强、优化模型架构以进行迁移学习以及使用基于度量的训练目标。这些方法解决了从小型数据集中提取有意义的模式同时避免过度拟合的核心挑战。
首先，数据增强可以通过人为扩展训练集来显着提高模型的鲁棒性。 例如，在图像任务中，对现有示例应用旋转、裁剪或颜色抖动等变换，可以创建多样化的变体，而无需新的标记数据。在文本中，同义词替换、释义或添加噪声（例如，拼写错误）等技术可以模拟现实世界的变异性。例如，如果一个模型经过训练，可以从每个类别五个示例中对稀有动物物种进行分类，则使用不同光照或角度增强图像有助于模型识别不同上下文中的关键特征（例如，条纹或喙形状）。这减少了对记忆的依赖，并鼓励学习不变特征。
其次，迁移学习（使用预训练模型作为起点）可以显着提高性能。 在大型数据集上训练的模型（例如，用于图像的 ResNet 或用于文本的 BERT）捕获可以针对特定任务进行微调的通用模式。 开发人员可以冻结早期层（检测边缘或基本语法）并仅在少样本示例中重新训练最终层。 例如，将预训练的语言模型调整为使用有限示例对医学文本进行分类可能涉及保持基本 Transformer 层不变并训练新的分类头。 这种方法利用了现有知识，同时使模型适应目标领域。 像 Hugging Face Transformers 或 TensorFlow Hub 这样的工具简化了对预训练模型的访问。
第三，基于度量的学习框架（例如 Siamese 网络或 Prototypical Networks）明确地训练模型以有效地比较示例。 这些方法将输入映射到嵌入空间，其中相似的示例聚集在一起。 例如，在具有少量参考图像的面部识别系统中，该模型学习测量已知和未知面部的嵌入之间的相似性。 当不相似的示例比相似的示例更接近时，对比损失或三重损失函数会惩罚模型。 即使数据最少，当类在嵌入空间中很好地分离时，这种方法也能很好地工作。 开发人员可以使用像 PyTorch Metric Learning 这样的库来实现这一点，该库提供了针对少样本场景优化的预构建损失函数和训练器。