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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。
BOOST: Bootstrapping Strategy-Driven Reasoning Programs for Program-Guided Fact-Checking
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TAMT: Temporal-Aware Model Tuning for Cross-Domain Few-Shot Action Recognition
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参考链接
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