FSL 定义:few-shot learning
指的是给定一个 特定于任务 T
的包含 少量可用的有监督信息 的数据集 和与 T
不相关的辅助数据集 ,目标是为任务 T
构建函数 ,该任务的完成利用了 中 很少的监督信息 以及 中的 知识,最终将 输入 映射到 目标任务
-
注意:
- 数据集 与 辅助数据集 中的类别是正交的,即
- 如果 中覆盖了
T
中的任务,即 ,此时 FSL 问题将成为传统的 大样本学习 问题
扩展:
- 中包含一部分无标签数据 半监督学习
- ,即辅助信息是与任务
T
是无关的