anujinho/trident
📦 开源项目anujinho
用于少样本分类的转导式解耦变分推理框架。
Trident 通过引入一种解耦变分推理过程的创新框架，解决了少样本分类的难题。与仅依赖支持集的标准归纳模型不同，Trident 采用转导学习方法，将无标签查询样本的信息纳入考量。这种方法允许模型通过考虑整个查询集的分布来优化预测结果，从而在训练样本有限的任务中实现更好的泛化能力。该仓库提供了官方实现，包括变分推理架构、训练流水线及评估脚本。它基于 Python 构建，专为希望通过概率建模和转导技术突破少样本学习性能极限的研究人员而设计。