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==학습 방안== {| class="wikitable" !방안 !설명 |- |[[전이 학습]] (파인 튜닝) | *기존에 비슷한 부류의 학습모델이 있는 경우 그 학습모델을 이용 *기존 모델에 소량의 학습 데이터를 이용해 망을 미세하게 튜닝 |- |[[메타 러닝]] | *학습에 필요한 변수, [[하이퍼파라미터]]를 자동으로 학습 및 최적화 *전이 학습의 파인 튜닝 과정의 효율을 극대화 |- |거리 학습 | *고차원 학습 데이터의 특징을 잘 표현할 수 있는 저차원 공간으로 학습 데이터를 변환 *부류들 간의 유사도 차이를 측정할 수 있는 수단을 이용해 분류 |- |[[액티브 러닝]] | *라벨링된 데이터가 적은 경우 반 자동화된 라벨링 *소수의 학습 데이터로 학습 후 자동 라벨링을 수행, 잘못 라벨링된 데이터만 사람이 정정하며 학습데이터 확보 |- |생성 모델 활용 | *소수의 학습 데이터에 [[GAN]]과 같은 생성모델을 사용해 유사 데이터 확보 |} === [[전이 학습]] === '''Few-shot task를 해결하고자 제안됨''' * 사전 학습된 신경망을 이용하며, Test phase에서 Few-shot example들을 이용해 파인 튜닝 * '''한계점''' ** 파인 튜닝 과정에서 여전히 많은 데이터 및 시간이 소모됨 ** 너무 작은 수의 Few-shot example에서의 [[과적합 문제]] 발생 === 메타 러닝 === * Learn to learn * 학습 방법을 학습함으로써 인간과 유사한 [[메타 인지]]를 표방 * 학습과정에서 접하지 않았던 데이터에 대해 Few-shot example로도 일반화하여 결과 도출
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