Was bedeutet das Konzept "wenige Aufnahmen" im maschinellen Lernen?
Der Begriff "Few-shot" im maschinellen Lernen bezieht sich auf die Fähigkeit eines Modells, effektiv mit einer begrenzten Menge an Trainingsdaten zu lernen. Mit anderen Worten, es ist die Fähigkeit eines Modells, aus neuen Beispielen mit wenig Aufsicht zu lernen. Im traditionellen überwachten Lernen werden große Mengen an Trainingsdaten benötigt, um ein Modell genau zu trainieren. In einigen Fällen ist es jedoch nicht möglich, große Mengen an Trainingsdaten zu sammeln oder es ist kostspielig, dies zu tun. Wenige-shot-Lernen behandelt dieses Problem, indem es einem Modell ermöglicht, effektiv mit einer begrenzten Anzahl von Beispielen zu lernen. Nehmen wir zum Beispiel an, dass wir ein Modell trainieren wollen, um verschiedene Arten von Blumen zu erkennen, aber wir haben nur ein paar Bilder von jeder Art von Blume. In diesem Fall können wenige-shot-Lernen nützlich sein, um ein präzises Modell mit nur wenigen Bildern von jeder Art von Blume zu trainieren. Wenige-shot-Lernen hat sich zu einem aktiven Forschungsgebiet im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt und hat zu einer Reihe innovativer Techniken und Modelle geführt. Einige gemeinsame Ansätze in wenigen-Shot-Meta-Lernen können einschließen, wie Lernen durch Ähnlichkeit