Apprentissage par few-shot généralisé

L'apprentissage par few-shot généralisé est une approche d'apprentissage automatique visant à atteindre une reconnaissance et une classification rapides de nouvelles catégories à partir d'un nombre limité d'échantillons. Cette méthode ne se concentre pas seulement sur les catégories connues, mais met également l'accent sur la capacité de généralisation aux catégories inconnues, ce qui améliore l'adaptabilité et la robustesse du modèle. Son objectif principal est de construire des systèmes intelligents capables d'apprendre efficacement dans des scénarios où les données sont rares, avec des applications variées dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et d'autres domaines, ce qui lui confère une valeur pratique considérable.