从小样本学习出发，奔向星辰大海

本文为大家带来的演讲主题是：从小样本学习出发，奔向星辰大海。主要分为五个部分：

• 小样本学习方法及其重要性

  
  

• 小样本学习的三个经典场景

• 小样本学习的应用领域

• 小样本学习的定义及难题

• PaddleFSL 助你实现小样本学习

王雅晴，2019 年博士毕业于香港科技大学计算机科学及工程学系，研究方向为机器学习，导师是倪明选教授和郭天佑教授，主要聚焦在小样本学习方向。

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自读博以来，有多篇一作成果在 ICML、NeurIPS、TheWebConf、EMNLP、TIP 等顶会顶刊发表。曾撰写的小样本学习综述，是 ACM Computing Surveys 2019-2021 年最高引论文，也是今年的 ESI 高被引论文。

此外，她负责开发的小样本学习工具，在 GitHub 上获得 1.1K+的关注，如果有感兴趣的同学，可以去看一下这个链接：https://github.com/tata1661/FSL-Mate/tree/master/PaddleFSL

王雅晴加入百度以来，深耕在小样本学习领域，主要是关于如何快速泛化到仅包含少量标注数据的新任务上面。

图 1

小样本学习方法

及其重要性

三个角度解决小样本学习：

• 首先钻研相关的理论学习基础，比如说元学习，图学习。

• 其次在百度我们还需要考虑如何落地实际应用，比如说新药发现、文本分类、意图识别、冷启动推荐、手势识别等等。

• 最后是为了帮助大家能够快速的上手小样本学习，实现小样本学习方法的快速原型化，还实现了通用小样本学习工具。它是基于 PaddlePaddle 研发出来的，里面提供了简单易用又稳定的，小样本学习的经典方法，目前已经包含了 CV 和 NLP 里面的经典应用。

说到小样本学习，就要先谈一下深度学习。自 2015 年以来，深度学习实现了屡屡突破，AlphaGo 打败了人类围棋冠军。自从 ResNet 开始，机器学习模型在 ImageNet 这样的大数据上的标注效果，比人类标注者的误差更低。但是这些深度学习模型的成功，其实是需要大量的标注数据，和高性能的计算设备。

比如说 AlphaGo，它训练自一个包含 3000 万对奕历史的数据库，而且还能不断自我对奕。ResNet 训练自 ImageNet 上，这样一个罕见的，包含上百万标注图片的的大数据集。所以这也使得，在绝大多数场景里面，这两个条件“大量的标注数据”和“高性能的计算设备”是很难被满足的，这也是需要进行小样本学习的原因。

图 2

小样本学习的三个经典场景

首先，介绍一下小样本学习的三个经典场景。

1.为了让人工智能更像人，具备举一反三的能力，以图 3 中最左边的图片为例。给你一个独轮车，即使一个小孩，也可以轻易从一堆图片当中，识别出来哪张也是独轮车。不管是把独轮车倾斜、翻转，还是把车杆加粗轮子变大，仍然可以看出它还是独轮车。

此外，如果给你独轮车、自行车、摩托车，人类的孩童也很容易看出，不同车之间的共性。比如，都有轮子、车把手。这样的举一反三的能力，现在的人工智能还是缺失的。所以小样本学习，一直是学术界的研究重点，目标就是能够降低人工智能和人类智能之间的差距。

图 3

2. 小样本学习的重点场景，就是为了降低数据的收集、标注、处理和计算成本。如今，很多开发者会遇到海量且没有标签的数据，而且包含着大量的噪声。这也使得真正想用这些数据挖掘出一些知识、信息，是件很困难的事情。

一般来说，需要找数据众包的人员，帮助你标数据。但是标数据，首先它需要花很长时间，双方之间需要进行多轮的迭代。最终数据的质量，也仍然会包含，标数据人的一些主观因素。

所以如果能够应用小样本学习，就可以把数据的收集、标注的成本，给大大降低下来。只需要收集很小的数据集，这个数据集只需要包含少量的、高质量的标注样本，就可以训练一个模型，来做回归预测和分类。

3. 处理一些罕见的情况。比如说危险的、涉及到隐私的、伦理的。一个比较经典的场景，就是新药发现。在新药发现里面，希望能够从成千上百万的化合物当中，找到符合想要的性质的那些化合物。比如说有较低的毒性，有较高的水溶性之类的。

但是新药发现，本身是非常耗时的过程。可能要花十来年的时间，还要花很高的费用，去招一些受试者过来进行测试。但实际上到最后，真正能够进入到实验室里面测试的样本，本身数量就很少。这使得新药发现，是一个小样本学习的问题。（如图 3）

小样本学习的应用领域

由于小样本学习，真的是太常见了，所以目前各行、各业、各个领域，都出现了小样本学习的身影。最早出现的就是 CV，也就是计算机视觉，如图片分类、物体识别、图片切割。

后来在 NLP 领域也出现了，比如说会做一些比较经典的关系抽取、NER 这些任务。最近随着预训练模型的出现，大家都会想去利用预训练模型。因为这些预训练模型，一般都是训练在一个大的语料库上面，里面有丰富的语义信息和先验知识。

怎样通过微调或者构建一些模板，把它能够调到一些新的任务，即使它只包含少量的标注数据，这也是最近 NLP 领域的研究重点。

除了 NLP 领域，还有像知识图谱，比如怎么处理日渐出现的新的实体、新的关系，这都可以通过小样本学习的方法搞定。

图 4

另外还有刚才提到的，新药发现和机器人学。比如说，教机器狗让它往左走两步，或者只展示一两个手势，它就知道我想要干什么，这都是要用到小样本学习的。

小样本学习的定义及难题

下面给出小样本学习的比较严谨的定义，是根据 1997 年 Tom Mitchell 教授的经典机器学习定义来定义的。

什么是机器学习？对某一类任务 T，如果一个计算机程序，在该任务 T 上与 P 度量的性能，随着经验 E 的增加而提高，就称这个计算机的程序，是在从经验 E 当中学习。

小样本学习，是机器学习的一种。但是比较特别的是，它里面的经验，只有很少量的监督信号。比较常见的监督信号，就是样本的标签。

图 5

学习的理想，是希望能够降低模型的期望风险。也就是在未来不管有什么样的样本，都能够很好的预测出来。但这个模型的联合分布，一般是未知的，所以就要估计它。

在机器学习里面，一般是优化经验风险。但是，大家看到公式上面的经验风险，是通过训练集里面有多少样本来求的。如果是训练样本里面，只有很少量的标注数据。这个 I 的数量很小的话，最终只会得到非常不可靠的，最小化的风险经验估值，使小样本学习确实是很困难的问题。

但是，这并不是不能够被解决的，解法就是我们将经验 E 当中的标注信息，和一些先验知识结合。比如说，刚才提到的 NLP 领域的预训练模型，把这些先验知识结合以后，就能使得任务 T 的学习变得可行。一般有三个角度。

1. 通过这些先验知识，来生成更多的标注样本，用于训练。

2. 通过先验知识，限制模型的空间复杂度。

3. 还可以有这样一种先验知识，让它告诉我们，怎样设计一个经济的搜索策略。比如说，在假设空间这个大 H 上面，应该从哪个点开始搜？往哪个方向去搜？以什么样的速度搜？这些，都会使最终得到的搜索策略，能够更经济有效一点。只有几个样本，就能够得到很好的效果。

这些方法，都被详细总结和梳理在小样本学习的综述里面。这是 ACM Computing Surveys 最近两年的最高引论文，也是 ESI 今年的高被引论文。

PaddleFSL

助你实现小样本学习

刚才介绍了，通用的小样本学习的方法。这边就介绍一下，怎样通过小样本学习工具包 PaddleFSL，来实现小样本学习。

图 6

PaddleFSL 是一个基于飞桨的小样本学习工具包。在这个工具包里面，提供了简单、易用、稳定的经典小样本学习的方法，并支持拓展新的小样本学习方法。

此外，还提供了统一的数据集处理，使模型效果比较更加容易。而且提供了非常详实的注释，让你可以轻易定制新的数据集。目前已经包含了，CV 和 NLP 小样本的经典应用，并且依托飞桨的繁荣生态，不断扩展到新的领域上。

从这里给出的 PaddleFSL 的整体框架图上，可以看出现在支持像图片分类、关系抽取、通用自然语言处理等一系列的任务。并包含了这三个任务当中，所涉及到的一些经典数据集。

为了处理不同的应用，也提供不同的特征抽取器，来供大家抽取特征。

比如 CNN 是用来抽图片的，另外还支持所有 PaddleNLP 里面提供的预训练模型。此外，在模型库也提供了经典的小样本学习的方法。因为 PaddleFSL 是部署在飞桨上面的，因此也同样支持跨平台的部署。

这里给出了小样本图片分类结果的复现。使用 PaddleFSL 在 ProtoNet、RelationNet、MAML、ANIL 这四个方法上面，在 Omniglot、Mini-ImageNet 两个经典的数据集上面，都可以复现出比文章汇报更好，或者至少是匹敌的效果。

下面做一个总结，加入百度研究院以来，王雅晴主要是在做小样本学习方向。在理论研究方面，文章现在也被 ACM Computing Surveys，还有 WWW 录用。此外，在小样本的实际应用，特别是新药发现工作，被今年 NeurIPS 2021 接收为 Spotlight Paper。而小样本短文本分类的文章，被 EMNLP 接收为长文。意图识别和冷启动方面也都在进行推进，目前在审稿阶段。

另外关于小样本手势识别的工作，获得了国家自然科学基金的面上项目支持。最后再提一下 PaddleFSL，这个包现在获得了 1100 多的 Star，以及 1 万多的文章阅读。

借此机会，希望对小样本学习感兴趣的同学可以扫描下方二维码了解更多，并一起进行前沿的研究和实践的落地。

图 7