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中国计算机和软件行业:小样本学习类人智能算法的初级形态加速垂直场景下的AI普惠化-230119(41页).pdf

上传人: 门****树 编号:113320 2023-01-30 41页 3.10MB

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本文主要介绍了小样本学习(Few-shot Learning)在人工智能领域的应用和发展。小样本学习是实现类人智能的关键技术之一,它能在少量样本的情况下训练出性能较好的模型,适用于数据获取困难、成本高的场景。文章通过数据统计和案例分析,展示了小样本学习在计算机视觉、自然语言处理、工业制造等领域的应用成果,如图像分类、目标检测、语义分割等。同时,文章还指出小样本学习在实际应用中仍面临一些挑战,如算法性能、数据质量和模型泛化能力等。总体来说,小样本学习是人工智能领域的重要研究方向,具有广泛的应用前景和商业价值。
深度学习与小样本学习有何区别? 小样本学习在工业视觉检测中的应用有哪些? 小样本学习在计算机视觉领域有哪些实践成果?
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