Few-shot Learning
Few-shot learning is a machine learning paradigm that trains models to recognize new classes or solve new tasks from only a handful of labeled examples — typically one to five — by leveraging prior knowledge acquired from a large, related training distribution. It is especially relevant in domains where labeling is expensive, scarce, or structurally limited.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Vinyals, O., Blundell, C., Lillicrap, T., Wierstra, D., & Kavukcuoglu, K. (2016). Matching Networks for One Shot Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. · URL
- Finn, C., Abbeel, P., & Levine, S. (2017). Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70:1126–1135. · URL
Kuratiert Claims
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Verwandte Methoden
Generiert aus dem Methoden-Graphen und als maschinell vorgeschlagene Beziehungen angezeigt – es wird kein Evidenz-Claim abgeleitet.