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퓨샷 학습

퓨샷 학습은 대규모 관련 학습 분포에서 얻은 사전 지식을 활용하여, 일반적으로 하나에서 다섯 개 정도의 레이블이 지정된 예제만으로 새로운 클래스를 인식하거나 새로운 작업을 해결하도록 모델을 훈련시키는 머신러닝 패러다임입니다. 이는 레이블링이 비싸거나, 부족하거나, 구조적으로 제한적인 도메인에서 특히 관련성이 높습니다.

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퓨샷 학습
메트릭 학습자기 지도 학습준지도 학습전이 학습능동 학습과 자기지도 학습의 결합베이즈 능동 학습베이즈 소량 학습베이즈 측도 학습베이즈 준지도 학습베이지안 전이 학습

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출처

  1. Vinyals, O., Blundell, C., Lillicrap, T., Wierstra, D., & Kavukcuoglu, K. (2016). Matching Networks for One Shot Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
  2. Finn, C., Abbeel, P., & Levine, S. (2017). Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70:1126–1135. link ↗

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ScholarGate. (2026, June 3). Few-shot Learning (Meta-learning with Limited Labeled Examples). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/few-shot-learning

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능동 학습과 자기지도 학습의 결합베이즈 능동 학습베이즈 소량 학습베이즈 측도 학습베이즈 준지도 학습베이지안 전이 학습앙상블 소수샷 학습앙상블 거리 학습앙상블 전이 학습메트릭 학습온라인 능동 학습온라인 소수샷 학습온라인 학습온라인 전이 학습정규화된 소수샷 학습정규화된 전이 학습강건 능동 학습 (Robust Active Learning)강건 거리 학습자기 지도 연합 학습자기 지도 학습자기 지도 학습 기반 명명 개체 인식자기 지도 전이 학습준지도 연합 학습준지도 소수샷 학습준지도 학습준지도 학습 거리 학습전이 학습

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ScholarGate — Few-shot Learning (Few-shot Learning (Meta-learning with Limited Labeled Examples)). 2026-06-15에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/machine-learning/few-shot-learning · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026