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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。
AdaptAgent: Adapting Multimodal Web Agents with Few-Shot Learning from Human Demonstrations
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Rich Semantic Knowledge Enhanced Large Language Models for Few-shot Chinese Spell Checking
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Toward Green and Human-Like Artificial Intelligence: A Complete Survey on Contemporary Few-Shot Learning Approaches
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Embedding Space Allocation with Angle-Norm Joint Classifiers for Few-Shot Class-Incremental Learning
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UIFormer: A Unified Transformer-based Framework for Incremental Few-Shot Object Detection and Instance Segmentation
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