网站制作中搜索栏怎么做6,wordpress 仿京东主题,网页的基本布局,wordpress取消作者FSL训练过程一般都是最小化经验误差ERM。 同时#xff0c;由于现实任务的实际数据分布 是未知的#xff0c;因此无法找到一个最优的参数组合 #xff0c;能最小化期望损失#xff08;最小值多少也是未知的#xff09;#xff0c;我们能做的实际上是尽可能的去找一个参数… FSL训练过程一般都是最小化经验误差ERM。 同时由于现实任务的实际数据分布 是未知的因此无法找到一个最优的参数组合 能最小化期望损失最小值多少也是未知的我们能做的实际上是尽可能的去找一个参数组合 逼近 。 所以必须设定一个假设空间对应一个具体的模型比如Vit不同模型的假设空间不同在这个假设空间里去寻找一个参数组合 它的期望损失能够逼近 当然这个假设空间下的数据分布我们也是未知的所以我们做的只能是在这个假设空间下使ERM损失 逼近 。 根据误差分解的定义总的误差可以分解为 可以看到总误差受假设空间模型和训练集影响。因此可以从模型、数据以及算法三个方面着手优化FSL。 但是FSL中的训练集一般很少。在有大量监督信息的情况下第二项误差几乎可以忽略但是FSL中这项误差是不可以忽略的根源还是数据量太小两种数据规模下误差的逼近情况如下图所示。 可以看到数据量充足情况下误差逼近的会很好但是在FSL这种情况下误差逼近的就差强人意。
