ScholarGate
Asistent
Machine learningMachine learning

Онлајн учење са мало примера

Онлајн учење са мало примера (Online Few-shot Learning) комбинује принцип стриминг ажурирања онлајн учења са циљем ефикасности података учења са мало примера, омогућавајући моделу да се континуирано прилагођава новим задацима или класама на основу само неколико означених примера како подаци пристижу секвенцијално — без приступа целокупном историјском скупу података.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

Izvori

  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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/machine-learning/online-few-shot-learning · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026