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量子位■大幅提高少样本学习性能，清华姚班本科生用“最简单的形式”( 二 )


量子位■大幅提高少样本学习性能，清华姚班本科生用“最简单的形式”
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作者还在大规模数据集ImageNet-800上进行了进一步评估 。
在这一规模的数据集上 ， 1-shot任务中 ， 比起分类器基线 ， 元基线有大幅提升 。 但在5-shot任务中 ， 性能没有明显的改善 。
量子位■大幅提高少样本学习性能，清华姚班本科生用“最简单的形式”
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一位清华姚班本科生
最后 ， 姚班代有才人才 ， 一起认识一下今日主角吧 。
陈胤伯 ， 清华姚班本科生 ， 高中就读于湖南省长沙市长郡中学 ， 高中期间除了日常学习外 ， 大部分时间都投入到了算法竞赛之中 。
陈胤伯回忆说 ， 非常幸运身边能有许多提供指导、探讨问题的朋友 ， 可以共同学习、共同进步 。
加之对算法竞赛浓厚的兴趣和不懈的努力 ， 陈胤伯在NOI2014上摘得金牌 ， 入选国家集训队 ， 并保送清华大学 。
量子位■大幅提高少样本学习性能，清华姚班本科生用“最简单的形式”
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目前 ， 陈胤伯就读于清华姚班(清华学堂计算机科学实验班) ， 将于今年本科毕业 。
不过下一阶段目标也已经明确 。
接下来 ， 他将继续在计算机领域中深造 ， 前往UCSD(加州大学圣迭戈分校)攻读博士学位 。
量子位■大幅提高少样本学习性能，清华姚班本科生用“最简单的形式”
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△我不管这就是大佬本佬
最后 ， 量子位也联系到陈胤伯本人 ， 就个人和学术的一些话题进行了交流 。 他简单、直率 ， 回答孜孜干脆 ， 我们把问答实录同步如下 。
Onemorething：问答陈胤伯
量子位：为什么要选择研究元学习这一领域？
陈胤伯：感觉少样本学习这个问题比较有价值 ， 元学习是少样本学习目前比较常见的方法 。 这篇文章并不是研究广泛意义上的元学习 ， 主要还是对少样本学习的探讨 。
量子位：其他研究者目前主要关注改进的点是哪个/些方面
陈胤伯：关注的点挺广的 ， 我了解到的有提出新方法的(比如meta-learning,self-supervisedlearning) ， 也有尝试探索新的更符合实际的少样本学习setting的 。
量子位：是怎么发现大部分人忽略基线方法缺陷的？
陈胤伯：做实验发现的 。
量子位：目前很多科研人员选择在已有的方法上进行改良 ， 然后发paper、毕业 ， 对于这样的一个态度或者趋势 ， 有何看法？为什么没有这么做？
陈胤伯：我觉得在已有方法上改良、发paper、毕业这三件事都挺好的(?) ， 很多有价值的发现都是在改良中慢慢产生的 。 这篇paper主要侧重对现象的讨论 ， 不过也有在经典方法上改良 。
量子位：本科阶段就开始科研相关 ， 你是怎么看论文、筛选论文的？如何处理与其他通识、基础课程学分的关系？
陈胤伯：看论文：google搜 ， 沿着相关工作找 。 如何处理：好好学习 。
量子位：现在在清华学习过程中 ， 有什么不同？或者有没有一些经验分享？
陈胤伯：不同就是不搞竞赛了 。 没啥值得分享的经验 。
量子位：姚班的培养机制 ， 对你来说受益最大的是哪一方面？
陈胤伯：氛围很好 ， 在与老师、同学的交流中能收获很多 。
【量子位■大幅提高少样本学习性能，清华姚班本科生用“最简单的形式”】量子位：从这次科研过程中 ， 有何心得体会？
陈胤伯：没啥特别的……
量子位：平时有怎么样的兴趣爱好？
陈胤伯：有一些大家都有的爱好 。
量子位：看研究是和伯克利的老师合作 ， 本科毕业之后 ， 准备去伯克利读博吗？还是有其他打算？
陈胤伯：去UCSD读博 。
嗯 ， 大佬的回答 ， 果然干练 ， 且精辟 。
最后 ， 希望陈胤伯在接下来的学习道路上一帆风顺 ， 不断带来新进展、新研究和新发现 。


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