적은 데이터 혹은 완전하지 않은 데이터로 학습하는 방법은 없을까를 알아보던 중, Supervised learning보다는 뛰어난 성능이지는 않지만, unsupervised learning에 가까운 여러 학습 분야들을 알아보고자 간단한 서치를 시작했다. 결론적으로 3가지 모두 같은 목적에서 조금씩 다른 방식, 상황으로 학습을 시도하고 있었다.
비슷한 이론끼리 결합시켜 학습하기도하고(Few-shot learning + Self supervised learning) 어떤 부분에서는 하위분야에 들어가기도 하고(Weakly supervised learning < Self supervised learning), 조금 더 정리가 필요한 상황이다. 일단 현재까지 이해한 부분에 대해서 정리해보았다.
Few shot learning 1장 == one shot == 1 class 2장 == two shot == 2 classes paper: optimization as a model for few-sh...
