Few-shot обучение
term_id: few_shot_learning
Category: training_techniques
Definition
Few-shot обучение направлено на то, чтобы позволить моделям обобщать знания всего по нескольким примерам, имитируя эффективность человеческого обучения. Оно обычно опирается на стратегии мета-обучения, где модель предварительно обучается на множестве различных задач, что позволяет ей быстро адаптироваться к новой задаче с минимальным количеством новых данных.
Summary
Few-shot обучение — это парадигма машинного обучения, в которой модели изучают новые концепции на основе очень ограниченного количества размеченных обучающих данных.
Key Concepts
- Мета-обучение
- Эффективность данных
- Обобщение
- Адаптация задачи
Use Cases
- Выявление редких заболеваний
- Категоризация новых продуктов
- Обнаружение пользовательских объектов