Few-Shot против One-Shot против Zero-Shot обучения

Маловыборочное обучение (Few-shot learning) позволяет моделям искусственного интеллекта обобщать знания всего с нескольких размеченных примеров, используя предварительно обученные признаки и умные функции подобия, такие как триплетные, контрастивные и прототипические сети.