Metodes pierādījumu reģistrs
Online Few-shot Learning
Online Few-shot Learning combines the streaming update principle of online learning with the data-efficiency goal of few-shot learning, enabling a model to continuously adapt to new tasks or classes from only a handful of labeled examples as data arrives sequentially — without access to the full historical dataset.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels)
Taksonomiskās metodes reģistrs · ml-model / machine-learning
- 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. · URL
- Javed, K., & White, M. (2019). Meta-Learning Representations for Continual Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 32. · URL
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Vēl nav kurētu apgalvojumu
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.