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.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
Zdroje
- 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 ↗
- 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.
- Učenie metríkStrojové učenie↔ compare
- SamoučenieStrojové učenie↔ compare
- Polosupervizované učenieStrojové učenie↔ compare
- Prenosové učenieStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →