few shot learning

在标注数据量比较少时,试图让算法学习好的特征,并可以泛化这些罕见的类别,而不需要额外的训练。few shot learning包括基于Finetune、基于metric、基于graph neural network、基于元学习meta learning等方向。如果只有一个标注样本,称为one shot learning。

来源:CSDN
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