Apprentissage incrémental à few-shot

L'apprentissage incrémental de classes à partir de quelques échantillons est une approche d'apprentissage automatique visant à apprendre de nouvelles catégories de manière incrémentielle avec peu d'exemples pour élargir continuellement les capacités de classification du modèle. L'objectif de cette méthode est d'adapter efficacement le modèle aux nouvelles données de catégories sans oublier les connaissances existantes, ce qui améliore sa généralisation et ses capacités de mise à jour en temps réel. Sa valeur d'application réside dans la capacité d'aborder efficacement les problèmes de changements de distribution des données et l'apparition de nouvelles catégories dans le monde réel, ce qui la rend appropriée pour les tâches d'apprentissage continu dans des environnements dynamiques.