Machine learningMachine learning

Tiešsaistes dažu šāvienu mācīšanās

Tiešsaistes dažu šāvienu mācīšanās (Online Few-shot Learning) apvieno tiešsaistes mācīšanās straumes atjaunināšanas principu ar dažu šāvienu mācīšanās datu efektivitātes mērķi, ļaujot modelim nepārtraukti pielāgoties jauniem uzdevumiem vai klasēm, izmantojot tikai dažus marķētus piemērus, datiem secīgi ienākot — bez piekļuves pilnīgai vēsturiskajai datu kopai.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. 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
  2. Javed, K., & White, M. (2019). Meta-Learning Representations for Continual Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 32. link

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/machine-learning/online-few-shot-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateOnline Few-shot Learning (Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/machine-learning/online-few-shot-learning · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026