Few-shot1 few shot learning 개념, 원리 few shot learning few shot learning 은 10개 미만의 매우 적은 데이터를 이용하여 효율적인 분류, 회귀 등 작업이 가능하도록 트레이닝하는 딥러닝 학습을 말합니다. 기존의 머신러닝/딥러닝 학습에서는 모델이 빅데이터의 양을 학습하여 정교하고 효율적인 모델을 만들 수 있었습니다. 하지만 few show learning은 적은 데이터로 학습된 모델을 이용하여 일반화하고 정확한 예측이 수행되도록 해야합니다. 퓨삿학습의 목표는 "배우는 법을 배우는 것"입니다. 퓨샷학습 모델은 훈련 데이터 이미지를 인식해서 테스트 데이터셋으로 일반화하는 게 아닌, 목표를 배우는 것입니다. few shot learning에는 N shot learning, transfer learning, meta lear.. 2023. 12. 7. 이전 1 다음 반응형
