Apprentissage non supervisé par few-shot

L'apprentissage non supervisé à faibles tirs (few-shot) est une méthode où, lors de la phase de pré-entraînement ou de méta-entraînement, le modèle est formé uniquement sur un jeu de données non étiqueté. L'objectif est de permettre au modèle d'adapter rapidement à de nouvelles tâches avec seulement quelques échantillons étiquetés en apprenant la structure intrinsèque et les caractéristiques des données, ce qui améliore sa capacité de généralisation. Cette approche a une valeur d'application importante en vision par ordinateur, en résolvant efficacement le problème de la rareté des données étiquetées et en augmentant la praticité et la flexibilité du modèle.