일반화된 소수 샘플 학습

Generalized Few-Shot Learning은 소수의 샘플을 통해 새로운 카테고리를 신속하게 인식하고 분류하는 머신 러닝 접근 방식입니다. 이 방법은 알려진 카테고리뿐만 아니라 알려지지 않은 카테고리에 대한 일반화 능력도 강조하여 모델의 적응성과 견고성을 향상시킵니다. 그 핵심 목표는 데이터가 부족한 상황에서도 효과적으로 학습할 수 있는 지능형 시스템을 구축하는 것이며, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 널리 적용되어 실질적인 가치를 가지고 있습니다.