One-Shot-Lernen
term_id: one_shot
Category: basic_concepts
Definition
One-Shot-Lernen ist eine spezifische Art des Few-Shot-Lernens, bei der der Algorithmus nach dem Sehen nur eines positiven Beispiels während des Trainings auf neue Klassen oder Aufgaben verallgemeinern muss. Dieser Ansatz ahmt die menschliche Fähigkeit zur schnellen Anpassung nach.
Summary
Ein Lernparadigma, bei dem ein Modell eine Aufgabe anhand eines einzigen gelabelten Beispiels lernt.
Key Concepts
- Few-Shot-Lernen
- Merkmalsextraktion
- Ähnlichkeitsmetriken
- Verallgemeinerung
Use Cases
- Gesichtserkennung mit begrenzten Stichproben
- Handschrifterkennung
- Medizinische Diagnose aus seltenen Fällen