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小样本端到端学习研究综述
资料介绍
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成果。然而，传统深度学习模型通常依赖大规模标注数据进行训练，在数据稀缺的场景下性能大幅下降。小样本学习（Few-Shot Learning, FSL）旨在解决模型在仅有少量标注样本（通常1-5个）时的泛化能力问题，而端到端学习（End-to-End Learning）则通过直接优化任务目标函数，简化了传统机器学习中的特征工程和模型设计流程。小样本端到端学习（Few-Shot End-to-End Learning）结合了两者的优势，通过端到端的方式实现小样本条件下的任务学习，成为当前人工智能领域的研究热点。
二、核心概念与挑战
（一）核心概念
1. 小样本学习：指模型在每个类别仅有少量标注样本（支持集）的情况下，通过学习先验知识或元学习策略，快速适应新类别（查询集）的学习任务。根据样本数量可分为单样本学习（One-Shot Learning）和少样本学习（Few-Shot Learning）。
2. 端到端学习：指模型直接从原始输入到最终输出进行端到端训练，无需人工设计中间特征或模块。例如，在图像分类任务中，模型直接输入图像像素，输出类别概率，中间不涉及手动特征提取步骤。
3. 小样本端到端学习：在小样本场景下，通过端到端的训练方式，使模型能够直接从少量标注样本中学习输入到输出的映射关系，避免传统多阶段流程带来的误差累积和信息损失。
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