小样本学习的定义
FSL 定义：few-shot learning 指的是给定一个 特定于任务 T 的包含 少量可用的有监督信息 的数据集 和与 T 不相关的辅助数据集 ，目标是为任务 T 构建函数 ，该任务的 ...
原文：小样本学习介绍
基本概念 在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的，这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。 Few shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning，又称为 learning to learn，在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task，去学习类别变化的情况下模型的泛化能力，在 meta t ...
2019-08-20 11:05 0 5734 推荐指数：
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