Machine learningMachine learning

Few-shot Learning

Few-shot learning je paradigmu strojového učenia, ktorá trénuje modely na rozpoznávanie nových tried alebo riešenie nových úloh len z hŕstky označených príkladov — typicky jedného až piatich — s využitím predchádzajúcich znalostí získaných z veľkej, súvisiacej tréningovej distribúcie. Je to obzvlášť relevantné v doménach, kde je označovanie nákladné, zriedkavé alebo štrukturálne obmedzené.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

+17 more

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Odkazujú sem

ScholarGateFew-shot Learning (Few-shot Learning (Meta-learning with Limited Labeled Examples)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/machine-learning/few-shot-learning · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026