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Lv.3 学术文献阅读达人
2020/08/05 20:15
小样本学习综述
小样本学习(FSL)是一类机器学习问题（由经验E，任务T和性能P指定），小样本学习是指E只包含少量的具有监督信息的学习问题。FSL监督学习问题的核心问题是不可靠的经验风险最小化，根据不同工作如何利用先验知识解决核心问题，可以将不同的工作分为数据、模型和算法三类：1.数据——利用数据可以增加FSL的监督经验，2.模型——约束了FSL的假设空间，使之更小，3.算法——改变了在给定假设空间中寻找最佳假设的搜索策略
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