Verallgemeinertes Few-Shot-Lernen

Generalized Few-Shot Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, das darauf abzielt, die schnelle Erkennung und Klassifizierung neuer Kategorien durch eine geringe Anzahl von Beispielen zu ermöglichen. Diese Methode konzentriert sich nicht nur auf bekannte Kategorien, sondern legt auch den Fokus auf die Verallgemeinerungsfähigkeit für unbekannte Kategorien, wodurch die Anpassungsfähigkeit und Robustheit des Modells gesteigert werden. Das zentrale Ziel besteht darin, intelligente Systeme zu entwickeln, die effektiv in Szenarien mit wenigen Daten lernen können. Es hat vielfältige Anwendungen in der Bilderkennung, der natürlichsprachlichen Verarbeitung und anderen Bereichen, was ihm einen hohen praktischen Wert verleiht.