[인공지능/AI]Few-shot Learning in NLP(자연어처리)

Few-shot Learning 개념 메타 학습에서 나온 갈래로, "Learn to learn"으로 일컫는다. 적은 데이터와 적은 연산으로 학습을 진행한다. 대량의 데이터로 학습하는 일반적 딥러닝 방법론과 다르게, Few-shot Learning은 고양이, 개와 같은 동물 사진 몇개를 가지고 처음 보는 사진의 동물을 분류해냅니다. Few-shot Learning은 Training set, Support set, Query image를 필요로 한다. Training set으로 구분하는 법을 배우고, Query image를 인풋으로 Support set 중 어떤 것과 같은 종류인지 분류한다. 즉 Query image가 Support set과 같은지 다른 종류인지 판단하는 것. 하지만 Few-shot Lear..