當小樣本遇上機器學習 few shot learning one shot learning
引言 來源 深度學習(deep learning)已經廣泛應用於各個領域，解決各類問題，例如在圖像分類問題下，如圖1，區分這10類目標的準確率目前可以輕鬆做到94%。然而，deep learning是一種data hungry的技術，需要大量的標註樣本才能發揮作用。 圖1 現實世界中，有很多問題是沒有這麼多的標註數據的，獲取標註數據的成本也非常大，例如在醫療領域、安全領域等。因此，我們
相關文章
- 1. Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning
- 2. Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning
- 3. 深度學習: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning
- 4. few-shot learning, zero-shot learning, one-shot learning,any-shot learning, C-way K-shot，Meta-learn
- 5. Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning/傳統 Learning
- 6. 小樣本學習（Few-shot Learning）綜述
- 7. Zero-shot Learning / One-shot Learning
- 8. 小樣本學習 few-shot learning
- 9. 小樣本學習：few-shot learning
- 10. 初探小樣本學習（Few-shot Learning）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning
- 2. Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning
- 3. 深度學習: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning
- 4. few-shot learning, zero-shot learning, one-shot learning,any-shot learning, C-way K-shot，Meta-learn
- 5. Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning/傳統 Learning
- 6. 小樣本學習（Few-shot Learning）綜述
- 7. Zero-shot Learning / One-shot Learning
- 8. 小樣本學習 few-shot learning
- 9. 小樣本學習：few-shot learning
- 10. 初探小樣本學習（Few-shot Learning）