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앙상블 소수샷 학습
앙상블 소수샷 학습은 여러 소수샷 모델(예: 프로토타입 네트워크 또는 임베딩 학습기)을 결합하여 단 하나 또는 소수의 레이블이 지정된 예시만으로 새로운 클래스를 분류합니다. 기본 학습기 간의 다양성을 강제하고 예측을 집계함으로써, 앙상블은 특히 심각한 레이블 부족 상황에서 단일 소수샷 모델보다 정확도와 견고성 면에서 일관되게 뛰어난 성능을 보입니다.
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출처
- Dvornik, N., Schmid, C., & Mairal, J. (2019). Diversity with Cooperation: Ensemble Methods for Few-Shot Classification. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 3716–3725. link ↗
- Wang, Y., Yao, Q., Kwok, J. T., & Ni, L. M. (2020). Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning. ACM Computing Surveys, 53(3), 1–34. DOI: 10.1145/3386252 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Methods for Few-Shot Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-few-shot-learning
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