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小样本学习（Few-Shot Learning，以下简称 FSL ）用于解决当可用的数据量比较少时，如何提升神经网络的性能。在 FSL 中，经常用到的一类方法被称为 Meta-learning。和普通的神经网络的训练方法一样，Meta-learning 也包含训练过程和测试过程，但是它的训练过程被称作 Meta-training 和 Meta-testing。
Hierarchical Spatial and Channel Aggregation for Cross-domain Few-shot Segmentation
Arxiv
0+阅读 · 6月23日
Training-free Cross-domain Few-shot Segmentation via Robust Semantic Representation and Matching
Arxiv
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Solving Semi-Supervised Few-Shot Learning from an Auto-Annotation Perspective
Arxiv
0+阅读 · 6月23日
Adaptive Hebbian Memory Routing in Vision Transformers for Few-Shot Learning
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Arxiv
0+阅读 · 6月23日
Robust Dual-Signal Fusion: Hybrid Neuro-Symbolic Gating with Compressed Chain-of-Thought Refinement for Irony Detection in Social Media Texts
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Arxiv
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Bridging Single Distortion Artifacts and Multifactorial Clinical Quality: Few-shot Biparametric MRI Quality Assessment via Distortion-trained Prototypical Networks
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Arxiv
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DivCon-NeRF: Diverse and Consistent Ray Augmentation for Few-Shot NeRF
Arxiv
0+阅读 · 6月19日
A Standard Processing Pipeline for High-accuracy Measurement of Few-shot Regression on Laser Induced Breakdown Spectroscopy
Arxiv
0+阅读 · 6月20日
Rethinking Prototype-based Similarity Learning for Few-Shot Object Detection
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
RepSelect: Robust LLM Unlearning via Representation Selectivity
Arxiv
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IViT: A Novel Interpretable Visual Transformer for Skin Disease Detection
Arxiv
0+阅读 · 6月22日
Learning a Normal World Model for Few-Shot Boundary-Calibrated Abnormality Detection
Arxiv
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CMDS-AD: Cross-Modal Dual-Stream Decoupling for Few-Shot Anomaly Detection
Arxiv
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Distribution-Aware Diffusion-LLM for Robust Ultra-Long-Term Time Series Forecasting
Arxiv
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Boundary-by-Mask: Few-Shot Instance Segmentation with Mask-Conditioned Boundary Learning for Texture-Poor Industrial Parts
Arxiv
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参考链接
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