Cross Domain Few Shot

Le Cross-Domain Few-Shot est une technique d'apprentissage automatique conçue pour permettre une adaptation rapide et un apprentissage efficace à travers différents domaines avec seulement quelques échantillons. L'objectif principal de cette méthode est d'améliorer la capacité de généralisation du modèle dans de nouveaux domaines et de réduire sa dépendance aux grandes quantités de données étiquetées. Sa valeur d'application réside dans sa capacité à résoudre efficacement le problème de la rareté des données dans le monde réel, accélérant ainsi le déploiement et l'optimisation des modèles dans divers scénarios.