极小训练样本的机器学习方法与思路有哪些？
2023-05-29 阅读 27
极小训练样本的机器学习方法和思路主要有以下几种：
1. 迁移学习：通过利用已有的大规模数据集训练好的模型，在极小数据集上进行微调，以达到更好的效果。
2. 元学习：通过在多个小数据集上训练模型，学习如何快速适应新的小数据集。
3. 增量学习：在已有的模型基础上，通过少量数据的增量训练，不断优化模型。
4. 主动学习：通过人机交互的方式，让人类专家对少量的数据进行标注，以此来指导模型的学习过程。
5. 生成对抗网络：通过生成对抗网络的方式，让生成器通过少量的数据生成更多的数据，以此来增加数据集的规模。
6. 弱监督学习：通过利用弱标注数据，如标签噪声、部分标注等，来训练模型。
以上是针对极小训练样本的机器学习方法和思路的一些常见方法。不同的方法适用于不同的场景，需要根据具体情况进行选择。
更新于 2023年05月30日
