fewshot是什么意思

Few-shot是一种机器学习技术，旨在解决传统深度学习方法在数据不足或目标任务变化时的不足。Few-shot学习旨在通过在具有非常少量训练示例的情况下学习新任务来实现这一目标。它通常涉及到从大量的未标记数据中学习如何快速适应新任务的能力。Few-shot学习可以应用于各种领域，例如计算机视觉、自然语言处理等。

相关问题

knn few-shot是什么

KNN Few-Shot 是一种基于 KNN（K-最近邻）算法的 Few-Shot 学习方法。Few-Shot 学习是一种机器学习方法，其目标是从很少的样本数据中学习新的类别或任务。在 Few-Shot 学习中，KNN 是一种常用的分类器。具体来说，该算法首先在训练集中寻找与测试样本最接近的 K 个样本，然后根据这 K 个样本的标签进行分类预测。

KNN Few-Shot 算法相较于其他 Few-Shot 学习算法具有较好的性能，它可以有效地利用已有的样本信息进行分类预测。同时，该算法还能够在多种 Few-Shot 学习场景下进行应用，例如零样本学习和一次性学习等。

few shot learning 什么时候提出的

Few-shot learning（少样本学习）是一种机器学习任务，其于2016年被提出。这个概念的提出旨在解决传统机器学习中需要大量标准样本数据的问题。很多传统的机器学习算法在处理新的任务时需要大量的样本数据进行训练，但实际中获得大量标记样本数据往往是困难和耗时的。少样本学习的目标是通过使用很少数量的样本数据，甚至只有几个样本，来完成学习任务。

在2016年，这个概念被首次提出，并且得到了广泛的研究和讨论。研究人员将其应用于各种各样的任务和领域，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。少样本学习的出现使得我们可以更好地利用少量的样本数据进行任务学习，从而降低了对大量样本数据的依赖性。

近年来，少样本学习的研究得到了快速发展，并且有很多方法被提出来处理这个问题。例如，基于元学习的方法、生成模型和迁移学习等。这些方法的研究旨在提高模型对少样本学习的适应能力，以便于在新任务上能够快速、准确地进行推断和预测。

总之，少样本学习是一项新兴的机器学习任务，其于2016年被首次提出，目的是利用少样本数据解决传统机器学习中需要大量标准样本数据的问题。它在各个领域引起了广泛的研究并取得了显著的进展。