Apprendimento Online Few-Shot
L'apprendimento online few-shot combina il principio di aggiornamento in streaming dell'apprendimento online con l'obiettivo di efficienza dei dati dell'apprendimento few-shot, consentendo a un modello di adattarsi continuamente a nuovi compiti o classi da un piccolo numero di esempi etichettati man mano che i dati arrivano sequenzialmente — senza accesso all'intero set di dati storico.
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Fonti
- 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 ↗
- Javed, K., & White, M. (2019). Meta-Learning Representations for Continual Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 32. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-few-shot-learning
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