Regularisierte Few-Shot-Lerner
Regularisiertes Few-Shot-Lernen erweitert Standard-Few-Shot-Lern-Pipelines um explizite Regularisierungsmechanismen — wie Weight Decay, Dropout, Datenerweiterung, Label Smoothing oder Mannigfaltigkeitsbeschränkungen —, um das Overfitting auf die winzigen Support-Sets zu reduzieren, die jede Episode definieren. Dies erzeugt generalisierbarere Modelle, wenn nur ein bis dreißig gelabelte Beispiele pro Klasse verfügbar sind.
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Quellen
- Chen, W., Liu, Y., Kira, Z., Wang, Y. F., & Huang, J. (2019). A Closer Look at Few-Shot Classification. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Tian, Y., Wang, Y., Krishnan, D., Tenenbaum, J. B., & Isola, P. (2020). Rethinking Few-Shot Image Classification: a Good Embedding Is All You Need? European Conference on Computer Vision (ECCV). link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Few-Shot Learning (Regularization-Enhanced Meta-Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/regularized-few-shot-learning
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- Semi-supervidiertes Wenig-Schuss-LernenMaschinelles Lernen↔ compare
- Transfer LearningMaschinelles Lernen↔ compare
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