Apprentissage en une seule passe

L'apprentissage en une seule étape (One-Shot Learning) fait référence à la tâche d'apprendre des informations sur une catégorie d'objets à partir d'un seul exemple de formation. Son objectif est d'atteindre un apprentissage et une reconnaissance efficaces avec des données extrêmement limitées, réduisant ainsi considérablement les besoins en données et améliorant la capacité de généralisation du modèle. Cette méthode présente une valeur d'application importante dans des scénarios tels que la biométrie et la classification d'images.