Однократное обучение — это метод машинного обучения, целью которого является обучение на одном или очень небольшом количестве примеров. Это форма трансферного обучения, при которой обучение на одном примере применяется к нескольким связанным задачам. Это особенно полезно для работы с данными, которые не вписываются в традиционные методы машинного обучения, например, обучение на изображениях или видео.
При однократном обучении нейронная сеть обучается на одном примере задачи. Примером может быть помеченный пример, например помеченное изображение или видео, или непомеченный пример, например набор непомеченных кадров из видео. Затем нейронная сеть используется для переноса понимания примера на новые задачи.
Однократное обучение полезно в ситуациях, когда существует множество задач, связанных с одним примером, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, распознавание речи или обработка естественного языка. Этот метод уменьшает объем данных, необходимых для обучения, но при этом допускает достаточную дисперсию данных.
Этот метод также полезен для работы с наборами данных, размер которых ограничен. При обучении на одном примере объем необходимых данных уменьшается, что позволяет использовать их в условиях, когда данные ограничены по размеру или их трудно собрать.
Однократное обучение также часто используется в исследовательских приложениях, где оно полезно для быстрого прототипирования и тестирования идей. Он используется во многих областях исследований, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение, для быстрого тестирования идей и создания прототипов моделей.
Одноразовое обучение — важный инструмент для исследователей, позволяющий создавать модели, которые могут быстро адаптироваться к новым задачам без необходимости использования большого набора данных. Это также помогает организациям снизить стоимость и сложность приложений машинного обучения за счет уменьшения объема необходимых данных.
