在人工智能领域,少样本学习(Few-Shot Learning)长期面临着数据稀缺的核心挑战。传统深度学习方法依赖海量标注数据的特点,在面对医疗影像分析、工业缺陷检测等实际场景时往往束手无策。模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,...
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在人工智能领域,少样本学习(Few-Shot Learning)长期面临着数据稀缺的核心挑战。传统深度学习方法依赖海量标注数据的特点,在面对医疗影像分析、工业缺陷检测等实际场景时往往束手无策。模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,...