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多くの現実の問題では、多数のラベル付きサンプルを収集することは実行不可能です。少数ショット学習(FSL)は、この問題に対処するための主要なアプローチであり、目的は、限られた数のサンプルが存在する場合に
arxiv_reader のブックマーク 2021/03/03 13:04
少数ショット学習のための不変表現と同変表現の補完的な強みの調査[arXiv][arXiv reaDer][dataset][few-shot][embedding][representation][benchmark][metric learning][knowledge distillation][self-supervised]多くの現実の問題では、多数のラベル付きサンプルを収集することは実行不可能です。少数ショット学習(FSL)は、この問題に対処するための主要なアプローチであり、目的は、限られた数のサンプルが存在する場合に2021/03/03 13:04
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/03/03
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少数ショット学習のための不変表現と同変表現の補完的な強みの調査
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