Machine learningMachine learning

Онлайн обучение с малко примери

Онлайн обучението с малко примери (Online Few-shot Learning) съчетава принципа на стрийминг актуализация на онлайн обучението с целта за ефективност на данните при обучението с малко примери, като позволява на модел да се адаптира непрекъснато към нови задачи или класове само от шепа маркирани примери, докато данните постъпват последователно — без достъп до пълния исторически набор от данни.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Finn, C., Rajeswaran, A., Kakade, S., & Levine, S. (2019). Online Meta-Learning. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 97, 1920–1930. link
  2. Javed, K., & White, M. (2019). Meta-Learning Representations for Continual Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 32. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/machine-learning/online-few-shot-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateOnline Few-shot Learning (Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/machine-learning/online-few-shot-learning · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026