Few-Shot Learning

Few-Shot Learning (FSL) ist ein Framework für maschinelles Lernen, das es einem vortrainierten Modell ermöglicht, mithilfe von nur wenigen gekennzeichneten Beispielen pro Klasse über neue Datenkategorien (die das vortrainierte Modell während des Trainings nicht gesehen hat) zu verallgemeinern.