Geregulariseerd few-shot learning
Geregulariseerd few-shot learning verrijkt standaard few-shot learning-pijplijnen met expliciete regularisatiemechanismen — zoals weight decay, dropout, data-augmentatie, label smoothing of manifold-beperkingen — om overfitting aan de kleine support sets die elke episode definiëren te verminderen. Dit levert beter generaliseerbare modellen op wanneer slechts één tot dertig gelabelde voorbeelden per klasse beschikbaar zijn.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Chen, W., Liu, Y., Kira, Z., Wang, Y. F., & Huang, J. (2019). A Closer Look at Few-Shot Classification. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Tian, Y., Wang, Y., Krishnan, D., Tenenbaum, J. B., & Isola, P. (2020). Rethinking Few-Shot Image Classification: a Good Embedding Is All You Need? European Conference on Computer Vision (ECCV). link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Few-Shot Learning (Regularization-Enhanced Meta-Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/regularized-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.
- Few-shot LearningMachine learning↔ compare
- Reguliere Transfer LearningMachine learning↔ compare
- Zelf-gesuperviseerd LerenMachine learning↔ compare
- Semi-supervised Few-shot LearningMachine learning↔ compare
- TransferlerenMachine learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →