直观理解小样本学习

最新推荐文章于 2025-09-19 08:48:04 发布

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#深度学习 #机器学习 #小样本学习 #计算机视觉 #人工智能 #迁移学习 #大模型

小样本学习概述

定义与特点

小样本学习（Few-shot Learning）是一种机器学习范式，旨在利用少量样本完成学习任务。与传统机器学习需要大量标注数据不同，小样本学习关注的是如何利用少量数据进行有效学习，尤其适用于那些标注数据稀缺的场景。小样本学习的核心挑战是如何避免过拟合，并确保模型能够在少量样本的基础上推广到新的任务或数据上。

方法与技术

小样本学习的方法和技术多样，包括但不限于元学习（Meta-Learning）、迁移学习（Transfer Learning）、度量学习（Metric Learning）等。元学习通过在多个任务上训练模型来学习如何快速适应新任务；迁移学习则是利用已有的知识迁移到新的任务上；度量学习致力于学习一个好的特征空间，使得同类的样本距离近，不同类的样本距离远。