Self-Promoted Supervision for Few-Shot Transformer算法原理

Self-Promoted Supervision for Few-Shot Transformer是一种基于元学习的算法，旨在利用少量的示例来训练神经网络。该算法使用自我推理和自我的监督来加强模型的泛化能力和适应性。具体实现方式包括将示例分成不同的任务，并在训练过程中利用元学习来优化网络的参数。这样，即使遇到没有遇到过的新任务，该模型也有能力处理。

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