K-Shot Learning là gì

K-Shot Learning là một phương pháp học máy tập trung vào các nhiệm vụ học với ít ví dụ. Nó cho phép các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng một số lượng mẫu tối thiểu, giúp chúng hoạt động tốt trong các nhiệm vụ mới. 'K' trong K-Shot đề cập đến số lượng mẫu mỗi lớp, có thể thay đổi từ 1 (One-Shot Learning) đến 2, 3, v.v.

Trong học máy truyền thống, thường cần một lượng lớn dữ liệu đã được gán nhãn để đào tạo các mô hình. Ngược lại, K-Shot Learning sử dụng hiệu quả dữ liệu hiện có, giảm thiểu sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu lớn. Kỹ thuật này được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như nhận diện hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là trong các tình huống mà việc thu thập dữ liệu có chi phí cao hoặc khó khăn.

Cách thức hoạt động thông thường của K-Shot Learning bao gồm hai bước chính: đầu tiên, đào tạo mô hình thông qua học meta để nó hoạt động tốt trong nhiều nhiệm vụ; thứ hai, cho phép mô hình nhanh chóng thích ứng với các nhiệm vụ mới bằng cách sử dụng một số lượng mẫu hạn chế. Trong tương lai, K-Shot Learning được kỳ vọng sẽ tích hợp với các kỹ thuật học sâu khác cho các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Một trong những lợi thế của K-Shot Learning là cho phép học hiệu quả trong điều kiện thiếu dữ liệu, làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng thực tế. Tuy nhiên, nó nhạy cảm với sự lựa chọn mẫu và có thể vẫn dẫn đến việc quá khớp khi số lượng mẫu cực kỳ hạn chế.