Cross Domain Few Shot

Cross-Domain Few-Shot是一种机器学习技术，旨在通过少量样本实现跨领域的快速适应与高效学习。该方法的核心目标是提高模型在新领域中的泛化能力，减少对大规模标注数据的依赖。其应用价值在于能够有效解决现实世界中数据稀缺问题，加速模型在不同场景下的部署与优化。