Unüberwachtes Few-Shot-Lernen

Unsupervised Few-Shot Learning ist eine Methode, bei der das Modell während der Vortrainings- oder Meta-Trainingsphase ausschließlich auf einem nicht gekennzeichneten Datensatz trainiert wird. Das Ziel ist es, das Modell zu befähigen, sich schnell an neue Aufgaben anzupassen, wenn nur wenige gekennzeichnete Beispiele vorliegen, indem es die intrinsische Struktur und die Merkmale der Daten lernt. Dies verbessert seine Generalisierungsfähigkeit erheblich. Dieser Ansatz hat einen großen praktischen Nutzen in der Computer Vision, da er das Problem der knappen gekennzeichneten Daten effektiv löst und die Praktikabilität und Flexibilität des Modells steigert.