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Wiredwisdom

Zero-shot Learning/Few-shot Learning

Zero-Shot-Learning : 이미 충분히 학습이 된 네트워크(Foundation Model) 에서의 정보를 토대로 학습되지 못한 전혀 새로운 대상(혹은 의미)를 추론하여 학습된 모델을 통해 클래스로 분류하는 것을 의미한다.Few-Shot-Learning : 충분히 학습 된 Foundation Model에 전이 학습 등을 통하여 아주 소량의 라벨링 된 데이터틀 가지고 새로운 클래스를 만들어 Inference 시 인식하도록 하는 것이다. 이는 대량 학습을 위한 무수한 라벨링 데이터들에 대해 소모 되는 비용과 시간을 절약하기 위함이다. 기존의 분류체계만으로 새로운 학습에 적용하여 더 빠르게 학습하도록 유도하는 것이다. 이는 어느정도 인지 능력이 있는 사람의 빠른 학습 과정의 원리와 매우 유사하다.  ..
2D Vision/Segmentation Anything 2024. 8. 2. 13:24
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