Transfer Learning

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。大模型在训练过程中需要大量数据，这在实际应用中往往难以满足。小样本学习技术作为一种高效的数据利用方式，能够有效解决数据稀缺问题。本文将围绕小样本学习

摘要：少样本学习（Few-shot Learning）是机器学习领域中的一个重要研究方向，它旨在解决在训练数据量非常有限的情况下，如何让模型能够快速适应新类别的问题。本文将围绕AI大模型之PyTorch，探讨元学习

摘要：随着深度学习技术的不断发展，大量标注数据的需求使得数据收集和标注成本高昂。少样本学习作为一种在少量样本上实现高精度学习的方法，近年来受到了广泛关注。本文将围绕元学习和迁移适应两种方案，探讨深度学习中的少样本学