Глоссарий ИИ

📖

термины

Малошотовое обучение (FSL)

Парадигма машинного обучения, в которой модель учится распознавать новые классы на основе очень небольшого количества обучающих примеров, обычно от 1 до 5 образцов на класс.

📖

термины

N-классовое K-шотовое обучение

Формализация проблемы малошотового обучения, где N представляет количество классов для различения, а K - количество доступных примеров на класс для обучения.

📖

термины

Перевзвешивание признаков

Техника малошотового обучения, которая динамически корректирует важность извлеченных признаков на основе опорных примеров для лучшей адаптации к новым классам.