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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。
Hybrid Multi-stage Decoding for Few-shot NER with Entity-aware Contrastive Learning
Arxiv
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Revisiting Chain-of-Thought Prompting: Zero-shot Can Be Stronger than Few-shot
Arxiv
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Automated Skill Decomposition Meets Expert Ontologies: Bridging the Granularity Gap with LLMs
Arxiv
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Connecting Giants: Synergistic Knowledge Transfer of Large Multimodal Models for Few-Shot Learning
Arxiv
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Few-shot Molecular Property Prediction: A Survey
Arxiv
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Cattle-CLIP: A Multimodal Framework for Cattle Behaviour Recognition
Arxiv
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FSP-DETR: Few-Shot Prototypical Parasitic Ova Detection
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Arxiv
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Few-shot multi-token DreamBooth with LoRa for style-consistent character generation
Arxiv
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Understanding In-context Learning of Addition via Activation Subspaces
Arxiv
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EFSA: Episodic Few-Shot Adaptation for Text-to-Image Retrieval
Arxiv
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Few-Shot Adaptation Benchmark for Remote Sensing Vision-Language Models
Arxiv
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Enhancing Few-shot Keyword Spotting Performance through Pre-Trained Self-supervised Speech Models
Arxiv
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Cross-Embodiment Dexterous Hand Articulation Generation via Morphology-Aware Learning
Arxiv
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GLiDRE: Generalist Lightweight model for Document-level Relation Extraction
Arxiv
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A Comparative Study of Vision Transformers and CNNs for Few-Shot Rigid Transformation and Fundamental Matrix Estimation
Arxiv
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参考链接
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