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少样本学习是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
少样本学习（Few-shot Learning）是在仅有少量标注样本的情况下让模型学会新任务并完成推理的学习范式，其核心构成包括少量示例提示、上下文学习与快速适应机制，解决的是新任务标注数据稀缺、从零训练来不及的问题，并不解决示例代表性不足与任务分布差异过大导致的迁移失效问题。

少样本学习（Few-shot Learning）是在仅有少量标注样本的情况下让模型学会新任务并完成推理的学习范式，其核心构成包括少量示例提示、上下文学习与快速适应机制，解决的是新任务标注数据稀缺、从零训练来不及的问题，并不解决示例代表性不足与任务分布差异过大导致的迁移失效问题。

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