Few-shot learning
Во время работы часто не хватает данных для обучения модели. А бывают ситуации, когда размеченных примеров совсем мало, например, менее 10 штук.
Чтобы решить эту проблему и учить модели на нескольких примерах, придумали целый класс методов: few-shot learning.
В новой статье вы познакомитесь с этим подходом, а также узнаете:
- чем отличаются meta-learning, metric-learning и non-episode learning
- как устроены эти методы
- и как представить имеющиеся данные во время обучения
Читайте статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/Few-shot-learning-0235073c4fef402daca77513232d058a?pvs=4
Во время работы часто не хватает данных для обучения модели. А бывают ситуации, когда размеченных примеров совсем мало, например, менее 10 штук.
Чтобы решить эту проблему и учить модели на нескольких примерах, придумали целый класс методов: few-shot learning.
В новой статье вы познакомитесь с этим подходом, а также узнаете:
- чем отличаются meta-learning, metric-learning и non-episode learning
- как устроены эти методы
- и как представить имеющиеся данные во время обучения
Читайте статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/Few-shot-learning-0235073c4fef402daca77513232d058a?pvs=4