Machine learningMachine learning
베이즈 소량 학습
베이즈 소량 학습은 베이즈 추론과 메타 학습을 결합하여 모델이 클래스당 한두 개에서 다섯 개 정도의 레이블이 지정된 예제만으로도 일반화할 수 있도록 합니다. 작업별 매개변수를 확률 변수로 취급하고 여러 학습 작업에 걸쳐 유익한 사전 분포를 학습함으로써, 이 방법은 예측과 함께 보정된 불확실성 추정치를 생성합니다. 이는 결정론적 소량 학습기에 비해 주요 이점입니다.
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출처
- Gordon, J., Bronskill, J., Bauer, M., Nowozin, S. & Turner, R. E. (2019). Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction. International Conference on Learning Representations (ICLR 2019). link ↗
- Finn, C., Xu, K. & Levine, S. (2018). Probabilistic Model-Agnostic Meta-Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018), 31. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Few-Shot Learning (Meta-Learning with Bayesian Inference). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-few-shot-learning
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