Few-Shot Klassifikationsinkrementelles Lernen

Few-Shot Class-Incrementales Lernen ist ein Ansatz im maschinellen Lernen, der darauf abzielt, mit wenigen Beispielen neue Kategorien schrittweise zu erlernen und so die Klassifikationsfähigkeiten des Modells kontinuierlich zu erweitern. Das Ziel dieser Methode besteht darin, effizient auf neue Kategorie-Daten anzupassen, ohne das vorhandene Wissen zu vergessen. Dies verbessert die Generalisierungsfähigkeit und die Fähigkeit des Modells, in Echtzeit aktualisiert zu werden. Sein Anwendungswert liegt darin, dass es effektiv Probleme bei Veränderungen der Datenverteilung und dem Auftreten neuer Kategorien in der realen Welt anspricht, wodurch es für kontinuierliche Lernaufgaben in dynamischen Umgebungen geeignet ist.