רשומת ראיות למתודה
Semi-supervised Few-shot Learning
Semi-supervised Few-shot Learning (SS-FSL) trains models to classify new classes from only a handful of labeled examples per class, while simultaneously leveraging a pool of unlabeled data to enrich class representations. By combining meta-learning episodes with soft pseudo-label assignment for unlabeled samples, it achieves notably higher accuracy than purely supervised few-shot methods when abundant unlabeled data is available.
רשומת מקור
ציטוטים הועתקו מילה במילה מרשומת המקור של המתודה. לא מוסקת כל אימות ברמת הטענה מהם.
Semi-supervised Few-shot Learning (SS-FSL)
רשומת מתודה טקסונומית · ml-model / machine-learning
- Ren, M., Triantafillou, E., Ravi, S., Snell, J., Swersky, K., Tenenbaum, J. B., Larochelle, H., & Zemel, R. S. (2018). Meta-learning for semi-supervised few-shot classification. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2018). · URL
- Finn, C., Abbeel, P., & Levine, S. (2017). Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks. In Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML 2017), PMLR 70, 1126–1135. · URL
טענות מאוצרות
טענות שנשמרו ביומן הראיות, לכל אחת הערכה משלה.
עדיין אין טענות מאוצרות
תצוגה זו אינה ממציאה הערכת טענה כאשר ליומן אין אחת.
מתודות קשורות
נוצר מגרף המתודות ומוצג כיחסים שהוצעו על ידי המכונה — לא מוסקת כל טענת ראיה.