few-shot learning1 Few-Shot Learning 일반적인 딥러닝의 경우 데이터의 양이 많을수록 좋은 퍼포먼스를 보인다. 그러나 양질의 데이터를 확보하고 전처리하는 일련의 과정 자체가 많은 비용을 필요로 하는 작업이다. 때문에 작은 데이터를 사용하여서도 좋은 퍼포먼스를 보일 수 있는 방법에 대해 연구가 진행되었고, 그 과정에서 탄생한 것이 하나의 데이터를 통해서도 학습이 가능한 Few-Shot Learning 이다. Few-Shot Learning 에서는 데이터셋을 훈련에 사용하는 서포트 데이터와 테스트에 사용하는 쿼리 데이터로 구성한다. 서포트 데이터만을 사용하여 모델을 학습한 후, 쿼리 데이터를 통해 모델의 성능을 평가하게 된다. 출처 : https://neptune.ai/blog/understanding-few-shot-learning-in-com.. 2021. 3. 24. 이전 1 다음
