Few-shot Learningとは何なのか【Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning】 - QiitaTable 1と比較して、Table 2では、事前知識と書かれた欄が追加されている。Eには、Tに直接関連する教師あり情報を持ついくつかのサンプルしか含まれていないので、一般的な教師あり学習アプローチがFSL問題でしばしば失敗するのは当然のことである。したがって、FSL法は、Eの利用可能な教師情報を、「学習者が例を見る前に未知の関数について持っている情報」である事前知識と組み合わせることで、目標Tの学習を可能にする [86] 。 FSLの利点は以下のようにまとめられる。 人間のように学習するためのテストベッドとしての役割 レアケースのための学習 データ収集の労力と計算コストの削減 ※ Eに教師あり情報を持つ例が1つしかない場合、FSLはOne-shot learningと呼ばれる [14, 35, 138] 。Eが対象Tに対して教師あり情報を持つサンプルを含まない場合、 FSLはZero-s
