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跨域圖像空間數(shù)據(jù)少樣本學習研究

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摘 要：跨域圖像空間數(shù)據(jù)少樣本學習（ＦｅｗＳｈｏｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＦＳＬ） 是近年來機器學習研究領(lǐng)域的熱點，旨在利用少量的有標簽圖像空間源域數(shù)據(jù)訓練一個可靠的模型對分布差異大的圖像目標域數(shù)據(jù)進行分類。概述了近年來主要的跨域圖像空間數(shù)據(jù)ＦＳＬ 模型，根據(jù)模型解決問題的主要思想，將其分類為數(shù)據(jù)引入法、特征增強法、參數(shù)控制法以及混合法。（剩余498字）

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