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机器学习小样本学习的实战技巧如何在数据稀缺中取得突破
【机器学习】小样本学习的实战技巧:如何在数据稀缺中取得突破
我的主页:2的n次方_在机器学习领域,充足的标注数据通常是构建高性能模型的基础。然而,在许多实际应用中,数据稀缺的问题普遍存在,如医疗影像分析、药物研发、少见语言处理等领域。小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)
机器学习小样本学习的实战技巧如何在数据稀缺中取得突破
admin
1月前
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