Meta-Komponenten kombinieren: Neue Methode verbessert Few-Shot Generalisierung
In der Welt des Few-Shot Learnings, wo Klassifikatoren mit nur wenigen Beispielen neue Klassen erkennen müssen, hat ein neues Forschungsprojekt einen vielversprechenden Ansatz vorgestellt. Das Ziel ist klar: die Generalisierung auf bislang unbekannte Klassen zu erhöhen, ohne dabei auf die bekannten Trainingsdaten zu stark zu vertrauen.
