few-shot learning的研究者
时间: 2023-09-14 17:15:21 浏览: 105
A New Meta-Baseline for Few-Shot Learning.docx
Few-shot learning(小样本学习)是一种机器学习的方法,旨在解决在数据量较少的情况下如何训练模型的问题。研究者们通常探索如何利用少量的数据来训练模型,并实现对未知样本的准确预测。这种方法可以应用于各种领域,例如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。近年来,许多研究人员致力于探索如何通过元学习、数据增强和生成模型等方法来提高小样本学习的性能。
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