Det är ett typiskt och allmänt ämne att lära sig en bra inbäddningsmodell för att effektivt lära sig representationskoefficienterna mellan två utrymmen/subrymder. För att lösa denna uppgift, L 1 legalisering används i stor utsträckning för jakten på funktionsval och undvika övermontering, och ändå den glesa uppskattningen av funktioner i L 1 legalisering kan orsaka undermontering av träningsdata. L 2 legalisering används också ofta, men det är en partisk uppskattning. I detta dokument föreslår vi idén att funktionerna består av tre ortogonala delar, nämligen glesa starka signaler, täta svaga signaler och slumpmässigt buller, där både starka och svaga signaler bidrar till att anpassa data. För att underlätta sådan ny nedbrytning, MSplit LBI är för första gången föreslås att förverkliga funktionsval och tät uppskattning samtidigt. Vi tillhandahåller teoretisk och simuleringsverifiering att vår metod överstiger L 1 och L 2 legalisering, och omfattande experimentella resultat visar att vår metod uppnår toppmodern prestanda i de få-shot och noll-shot lärande.
Zhao m.fl. REF delade upp funktionerna i tre ortogonala delar för att förbättra klassificeringsprestandan för få korta läranden, vilket möjliggör samtidig funktionsval och tät uppskattning.
MSplit LBI: Realizing Feature Selection and Dense Estimation Simultaneously in Few-shot and Zero-shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}