Few-Shot-Lernen

Few-Shot Learning ist ein Meta-Lernansatz, der ein Modell während der Meta-Trainingsphase an mehreren verwandten Aufgaben ausbildet. Dies ermöglicht es dem Modell, bei neuen, aber verwandten Aufgaben während der Meta-Testphase mit nur wenigen Beispielen zu generalisieren. Das Ziel der Methode besteht darin, eine allgemeine Darstellung zu lernen und darauf basierend aufgabenspezifische Klassifizierer zu trainieren. Dadurch wird die Anpassungsfähigkeit und Effizienz des Modells bei neuen Aufgaben gesteigert.