One-Shot Learning

O que e One-Shot Learning?

One-Shot Learning e uma forma de aprendizado onde o modelo e capaz de classificar ou reconhecer novos padroes a partir de apenas um exemplo. E particularmente relevante em aplicacoes onde obter muitos exemplos rotulados e impraticavel.

Tecnicas Principais

• Siamese Networks: rede que compara pares de entradas e determina similaridade
• Matching Networks: usa mecanismo de atencao para comparar com exemplos de suporte
• Prototypical Networks: aprende representacoes prototipicas de cada classe

Funcionamento

Em vez de memorizar classes, o modelo aprende uma funcao de similaridade. Dado um novo exemplo e um exemplo de referencia, o modelo determina se pertencem a mesma classe baseando-se na distancia no espaco de embeddings.

Aplicacoes

• Reconhecimento facial (uma foto por pessoa)
• Verificacao de assinaturas
• Deteccao de objetos raros

Na Trilion, one-shot learning e considerado quando projetos exigem reconhecimento rapido de novos padroes com dados minimos.