few-shot learning

Few-shot learning是一种机器学习的方法，它旨在通过少量的样本来训练模型，使其能够在面对新的任务时进行快速、准确的预测。这种方法通常用于解决数据稀缺或数据不平衡的问题。

Few-shot learning的主要思想是将模型训练成一个能够从少量样本中学习到通用特征的模型，然后使用这些通用特征来进行预测。这种方法通常需要使用一些特殊的技术，如元学习、迁移学习等。

相关问题

Few-shot Learning

Few-shot learning 是一种机器学习领域的技术，用于从非常有限的样本中学习和推断新的类别。在传统的机器学习中，通常需要大量的标注数据来训练模型，而 few-shot learning 则试图解决在数据稀缺情况下进行学习的问题。

Few-shot learning 的目标是通过从少量样本中学习到的知识来推广到新的样本。这种方法可以帮助我们克服传统机器学习中需要大量标注数据的限制，从而在现实世界中更灵活地适应新的任务和类别。

在 few-shot learning 中，一般会有一个称为 "支持集" 的小型训练集，其中包含少量样本和它们对应的标签。模型会从这些样本中学习到一些共享的特征或知识，并用这些知识来推断新样本的标签。这种方法通常使用元学习或元优化的技术来实现。

值得注意的是，few-shot learning 还面临一些挑战，如如何有效地设计模型、如何选择合适的支持集以及如何避免过拟合等问题。然而，它在许多领域中都具有广泛的应用前景，例如计算机视觉、自然语言处理等。

Few-Shot Learning综述

小样本学习（Few-shot Learning）综述是一篇名为《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》的文章。这篇综述包含了166篇参考文献，由赵凯琳、靳小龙和王元卓在《软件学报》上发表。该综述介绍了小样本学习的概念、研究状况和应用领域。它主要关注如何从有限的样本中进行泛化学习，以克服传统机器学习中对大量样本的依赖。