几 - shot 学习样本选择策略的自动组合

在本文中，我们细致调查了 20 种样本选择策略对 5 种少样本学习方法在 8 个图像和 6 个文本数据集上的性能影响，并提出了一种自动组合样本选择策略的新方法。实验结果表明，我们的方法始终优于单独的选择策略，并且优于最近提出的选择支持示例用于上下文学习的方法。我们还展示了大部分策略对模态、数据集和方法都有依赖关系，以及它们对样本数的依赖关系 - 表明样本选择策略在较少样本数时起到重要作用，但在样本数较多时回归到随机选择。