A solution to generalized learning from small training sets found in everyday infant experiences

📄 arXiv: 2510.15060v1 📥 PDF

作者: Frangil Ramirez, Elizabeth Clerkin, David J. Crandall, Linda B. Smith

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-16

备注: 24 pages, 10 figures, 1 table

💡 一句话要点

分析婴儿视觉经验的“块状”相似性，提升小样本学习泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 小样本学习 婴儿视觉 自我中心视觉 数据增强 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有机器学习方法依赖大数据集，与婴儿仅凭少量经验即可泛化对象类别形成对比，揭示了早期视觉学习的挑战。
  2. 该研究的核心思想是婴儿的视觉体验具有“块状”相似性结构，即相似图像簇与变化图像交错出现，模仿这种结构可提升泛化能力。
  3. 通过分析婴儿的自我中心图像，并进行计算实验，验证了“块状”结构在小样本学习中的有效性，为高效学习提供了新思路。

📝 摘要（中文）

幼儿能够轻松识别并泛化由常见名词标记的视觉对象，这表明他们可能已经具备了基本的对象类别。然而，这些类别是如何产生的仍然不清楚。我们认为答案在于婴儿日常视觉体验的统计规律。与通常需要大型多样数据集来支持稳健学习和泛化的机器学习方法不同，婴儿仅从有限的经验中就能实现这种泛化。我们提出，这种明显矛盾的解决办法在于日常生活中视觉的多样性，以及对单个对象实例的重复体验。通过分析14名7至11个月大的婴儿的自我中心图像，我们发现他们的日常视觉输入呈现出一种“块状”的相似性结构，即在八个早期学习的类别中，高度相似的图像簇与较少见的、更具可变性的图像交错出现。计算实验表明，在机器中模仿这种结构可以提高机器学习中小数据集的泛化能力。因此，婴儿经验的自然“块状”结构可能支持早期的类别学习和泛化，并为各种问题和学习者的有效学习提供原则。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在小样本情况下，如何让机器像婴儿一样有效地学习和泛化视觉对象类别的问题。现有机器学习方法通常需要大量标注数据才能实现良好的泛化性能，这与婴儿仅凭少量日常经验就能学会识别物体形成鲜明对比。因此，如何从有限的数据中学习是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是婴儿的视觉经验并非随机分布，而是呈现出一种“块状”的相似性结构。这种结构包含高度相似的图像簇，这些图像簇代表了对同一对象实例的重复观察，穿插着一些更具可变性的图像。作者认为，这种“块状”结构有助于婴儿从少量数据中提取关键特征，并实现有效的泛化。

技术框架：该研究的技术框架主要包含两个部分：首先，通过收集和分析14名婴儿的自我中心视觉数据，提取其日常视觉经验的统计特征，特别是“块状”相似性结构。然后，设计计算实验，在机器学习模型中模拟这种“块状”结构，并评估其在小样本学习任务中的性能。

关键创新：该研究最重要的技术创新点在于发现了婴儿视觉经验中存在的“块状”相似性结构，并将其与小样本学习的泛化能力联系起来。与以往关注大数据集或复杂模型结构的研究不同，该研究强调了数据分布本身的重要性，并提出了一种新的数据增强策略，即通过模拟“块状”结构来提高模型的泛化能力。

关键设计：在计算实验中，作者可能使用了某种聚类算法来模拟“块状”结构，例如，首先将训练数据聚类成若干个簇，然后在每个簇内进行数据增强，以增加相似图像的数量。此外，损失函数的设计也可能有所调整，例如，增加一个正则化项，鼓励模型学习对相似图像具有一致的表示。

📊 实验亮点

该研究通过分析婴儿的自我中心视觉数据，揭示了其日常视觉经验的“块状”相似性结构。计算实验表明，在机器学习模型中模拟这种结构可以显著提高小样本学习的泛化能力。具体性能数据未知，但研究强调了这种数据分布特性对提升模型性能的重要性，并为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人视觉、智能监控、自动驾驶等领域，尤其是在数据标注成本高昂或难以获取大量训练数据的情况下。通过模拟婴儿视觉经验的“块状”结构，可以提高模型在小样本环境下的学习和泛化能力，从而降低对数据量的依赖，加速相关技术的落地应用。此外，该研究也为理解人类早期认知发展提供了新的视角。

📄 摘要（原文）

Young children readily recognize and generalize visual objects labeled by common nouns, suggesting that these basic level object categories may be given. Yet if they are, how they arise remains unclear. We propose that the answer lies in the statistics of infant daily life visual experiences. Whereas large and diverse datasets typically support robust learning and generalization in human and machine learning, infants achieve this generalization from limited experiences. We suggest that the resolution of this apparent contradiction lies in the visual diversity of daily life, repeated experiences with single object instances. Analyzing egocentric images from 14 infants (aged 7 to 11 months) we show that their everyday visual input exhibits a lumpy similarity structure, with clusters of highly similar images interspersed with rarer, more variable ones, across eight early-learned categories. Computational experiments show that mimicking this structure in machines improves generalization from small datasets in machine learning. The natural lumpiness of infant experience may thus support early category learning and generalization and, more broadly, offer principles for efficient learning across a variety of problems and kinds of learners.