Few-Shot Learning

Обучение с малым числом примеров — возможность модели освоить новую задачу, увидев лишь несколько образцов. Такие модели часто предварительно обучены на большом датасете и затем способны обобщать на новую категорию или стиль, минимально подстраиваясь под него (например, распознавать новый звук по 1-5 примерам).