Apprentissage àFew-Shot

L'apprentissage à quelques exemples (Few-Shot Learning) est une approche d'apprentissage métadonné qui entraîne un modèle sur plusieurs tâches connexes lors de la phase de métatraining, lui permettant de généraliser à des tâches inconnues mais connexes avec seulement quelques échantillons lors de la phase de métatesting. Cette méthode vise à apprendre une représentation générale et à entraîner ensuite des classifieurs spécifiques à chaque tâche basés sur cette représentation, ce qui améliore l'adaptabilité et l'efficacité du modèle sur de nouvelles tâches.