本研究提出了一种随机噪声预训练方法，旨在解决小数据集训练中机器学习模型的不确定性校准问题。该方法显著提升了神经网络的识别能力，并改善了信心水平与实际准确性的匹配。

本文提出了一种课程学习框架，利用样本难度的先验知识来发现有效课程。研究表明，顶级课程通常是非单调的，易难过渡课程效果不佳，而在小数据集上表现良好的课程在大数据集上同样有效。该框架优于现有方法。

本研究提出两种构建医学图像分割AI模型的路径：调整自然图像模型和专门训练医学图像模型。这些模型能够降低特定任务的AI开发需求，并在小数据集上有效应用。

本研究提出了一种新的自监督学习方法，通过训练神经网络来识别视频中的不稳定运动并增强神经网络在小数据集上的训练。实验证明该方法在动作识别上有显著的传递性能提升。

本研究提出了一种数据增强策略GenFormer，用于改善视觉变换器在小数据集上的表现。实验结果显示，该方法能显著提高变换器在小规模图像分类任务中的准确性和鲁棒性。

本研究提出了一种新的自监督学习方法，通过训练神经网络来识别视频中的不稳定运动并增强神经网络在小数据集上的训练。实验证明该方法提高了动作识别的传递性能。