Cross Domain Few Shot

Cross-Domain Few-Shot ist eine maschinelles Lernverfahren, das darauf abzielt, eine schnelle Anpassung und effizientes Lernen über verschiedene Domänen hinweg mit nur wenigen Beispielen zu erreichen. Das Kernziel dieser Methode besteht darin, die Generalisierungsfähigkeit des Modells in neuen Domänen zu verbessern und seine Abhängigkeit von umfangreichen annotierten Daten zu verringern. Sein Anwendungswert liegt darin, das Problem der Datenknappheit in der realen Welt effektiv zu bewältigen und die Bereitstellung und Optimierung von Modellen in verschiedenen Szenarien zu beschleunigen.