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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
석호식 (Korea Military Academy)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제27권 제4호
발행연도
2023.12
수록면
170 - 180 (11page)

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퓨삿학습(few-shot learning)은 사전에 확보한 관련 지식과 소규모의 학습데이터를 이용하여 학습데이터의 부족으로 인한 어려움을 해결할 수 있는 가능성을 제시해주어 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 퓨삿학습의 개념과 주요 접근방법을 빠르게 파악할 수 있도록 데이터 증강, 임베딩과 측도학습, 메타학습의 세 관점에서 최신연구동향을 설명한다. 또한 퓨샷학습을 적용하려는 연구자들에게 도움을 제공할 수 있도록 주요 벤치마크 데이터셋에 대하여 간략하게 소개하였다. 퓨삿학습은 이미지 분석과 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 본 논문은 이미지 처리를 위한 퓨삿학습의 접근법에 집중하였다.
#few-shot learning #one-shot learning #zero-shot learning #machine learning #image classification

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 주요 접근법
Ⅲ. 벤치마크 데이터셋
References

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