Few Shot Class Incremental Learning

Few-Shot Class-Incremental Learning是一种机器学习方法，旨在通过少量样本对新类别进行增量学习，以不断扩展模型的分类能力。该方法的目标是在不遗忘已有知识的前提下，高效地适应新类别的数据，从而提高模型的泛化能力和实时更新能力。其应用价值在于能够有效应对现实世界中数据分布变化和新类别出现的问题，适用于动态环境下的持续学习任务。