Cross Domain Few Shot Learning

크로스 도메인 소수 샘플 학습은 전이 학습의 중요한 분야로, 소스 도메인에서 훈련된 모델을 대상 도메인으로 이전하여 새로운 카테고리, 불일치하는 데이터 분포, 대상 도메인에서 클래스당 제한적인 라벨링된 데이터 등의 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 소스 도메인의 지식을 효과적으로 활용하여 모델의 일반화 및 적응성을 향상시키고, 새로운 환경에서의 실용적인 적용을 위해 매우 가치가 있습니다.