Cross Domain Few Shot Learning

Cross-domain Few-Shot-Lernen ist eine wichtige Unterdisziplin des Transfer Learnings. Es zielt darauf ab, Modelle, die im Quellbereich trainiert wurden, auf den Zielpbereich zu übertragen, um Herausforderungen wie unbekannte Kategorien, inkonsistente Datenverteilungen und begrenzte annotierte Daten pro Klasse im Zielpbereich zu bewältigen. Diese Aufgabe verbessert die Generalisierung und Anpassungsfähigkeit des Modells in neuen Umgebungen, indem es Wissen aus dem Quellbereich effektiv nutzt. Dies macht es für praktische Anwendungen hoch wertvoll.