少即是多：多模态少样本学习的深入研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。为了解决深度学习中少样本学习的挑战，我们提出了一个简单而有效的框架，专门设计用于利用文本信息和语言模型，通过学习可调的提示来显式地利用预训练的语言模型的零样本能力，并且直接将视觉特征和文本特征进行推断而无需复杂设计的融合模块，进一步运用自集成和蒸馏来增强这些组件，在四个广泛使用的少样本数据集上进行了大量实验证明我们的简单框架取得了令人印象深刻的结果，特别值得注意的是，在 1-shot...
为了解决深度学习中少样本学习的挑战，研究人员提出了一个利用文本信息和语言模型的框架。该框架通过学习可调的提示来显式地利用预训练的语言模型的零样本能力。实验证明，该框架在少样本数据集上取得了令人印象深刻的结果，1-shot学习任务中的分类准确率平均超过基准方法3.0%。
