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深度特征度量赋能小样本学习：原理、方法与应用的深度剖析.docx

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    深度特征度量赋能小样本学习：原理、方法与应用的深度剖析

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在机器学习领域，数据的数量和质量对模型的性能起着至关重要的作用。传统的机器学习方法通常依赖于大量的标注数据来训练模型，以实现良好的泛化能力和准确性。然而，在实际应用中，获取大量的标注数据往往面临诸多困难，如数据收集成本高、标注过程繁琐且需要专业知识等，这就导致了小样本学习问题的重要性日益凸显。小样本学习旨在通过尽可能少的样本数据来构建有效的模型，使得模型能够在有限的数据条件下实现良好的学习和泛化能力，这对于解决实际应用中的数据稀缺问题具有重要意义。

    基于深度特征度量的小样本学习方法，是在深度学习技术的基础

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