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一种高效的模型评估框架： 分层、抽样和估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了Few-Shot学习中任务级评估的重要性。现有基准测试无法可靠评估单个任务训练的模型。低折叠交叉验证是最佳选择，自助法或大折叠交叉验证适用于模型选择。
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关键要点
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Few-Shot学习中任务级评估的重要性尚未得到解决。
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现有基准测试侧重于多个任务的平均性能，无法可靠评估单个任务训练的模型。
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本文首次探讨了任务级评估，这是部署模型的基本步骤。
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研究了少样本设置下性能估计器的准确性和模型选择策略。
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低折叠交叉验证被认为是直接估计模型性能的最佳选择。
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自助法或大折叠交叉验证更适用于模型选择目的。
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现有的Few-Shot学习基准测试设计不可靠，无法有效评估个别任务的使用方法。
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