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2023年3月25日
少样本学习综述:技术、算法和模型
摘要: 前言 少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域,它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题。FSL的全部意义在于让机器学习模型能够用一点点数据学习新东西,这在收集一堆标记数据太昂贵、花费太长时间或不实用的情况下非常有用。 本文转载自DeepHub IMBA 作者 | Christophe Atten
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posted @ 2023-03-25 23:08 CV技术指南(公众号)
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