User:Dr. Greywolf/Sandbox4
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樣本學習
[編輯]小樣本學習[1]可以視為機器學習上嘅問題，講緊學習嘅機器要齋靠數量少嘅例子嚟學識做某樣嘢[2]。廿一世紀初嘅監督式機器學習往往係要對電腦輸入大量嘅數據，閒閒哋要有幾百個個案先得；小樣本學習就唔同，好多時用幾十個個案已經可以教電腦學識數據入面嘅規律。
要用小樣本學習，首先要將啲數據分割做兩部分[3]：支援集同詢問集[4]，前者包括一列落好晒標籤嘅細樣本，而後者就係用嚟做「評估」嘅。小樣本學習嘅過程係要用支援集訓練個 AI 模型，然後叫個模型試吓對個詢問集做預測，睇吓個模型嘅表現係點。
外拎
[編輯]- （英文） 提示工程概覽
- ↑ 英文叫 few-shot learning，就噉字面解係試幾次嘅學習嘅意思。
- ↑ Wang, Y., Yao, Q., Kwok, J. T., & Ni, L. M. (2020). Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning (PDF). ACM computing surveys (csur), 53(3), 1-34. Definition 2.2.
- ↑ Step-by-Step Guide to Mastering Few-Shot Learning. Medium.
- ↑ 支援集同詢問集：support set, query set