2024年10月19日 · 5-shot learning：表示模型在每个类别中使用五个样本进行学习。相比于1-shot学习，5-shot提供了更多的信息供模型学习，但仍属于少样本学习范畴。 10-shot learning：表示每个类别中使用十个样本进行训练。这通常提供了更多的信息，能使模型更好地泛化到新任务上。

2021年1月25日 · Zero-Shot学习、One-Shot学习、Few-Shot学习是机器学习中的概念，主要用于解决训练数据少，导致模型泛化能力差的问题。Zero-Shot提示、One-Shot提示、Few-Shot提示是在提示工程（Prompt Engineering）中的概念。

n-way k-shot的定义是这样的： 从元数据集（Meta-dataset）中随机抽取n类（Way）样本，每一类样本随机抽取k+1个（Shot）实例; 元数据集：也就是整体数据集中，可以理解为传统的大型数据集，其中的数据类别>>N-Way，每一类的实例数量>>K-Shot. 2.

如图所示就是一个5 way 1 shot 模型. 训练过程中，每次训练都会采样得到不同 meta-task，所以总体来看，训练包含了不同的类别组合，这种机制使得模型学会不同 meta-task 中的共性部分，比如如何提取重要特征及比较样本相似等，忘掉 meta-task 中 task 相关部分。 通过这种学习机制学到的模型，在面对新的未见过的 meta-task 时，也能较好地进行分类.

2023年12月21日 · Few-shots 是一种强大的 Prompt 编写技巧，通过提供少量示例，能够有效提升模型的理解能力和输出质量。选择高质量示例示例应清晰、简洁，并覆盖任务的核心要求。

2023年6月21日 · 在机器学习的世界里，有一种名为“Zero-shot Learning”、“One-shot Learning”和“Few-shot Learning”的策略，它们主要是为了解决神经网络模型因为训练数据少，导致模型泛化能力差的问题。

2024年9月18日 · 四种少样本学习（one-shot、two-shot、five-shot 和 ten-shot）是机器学习领域特别是基于深度学习模型如Transformer（如BERT、GPT系列）的一种适应性和泛化能力展示方法。这些术语通常应用于元学习（meta-learning）和条件语言模型的上下文中： 1.

2024年4月15日 · 5-shot即表示每个类别只有5个样本用于训练模型。 这种情况下，模型需要通过少量的样本来学习每个类别的特征和模式，然后能够在测试时对未见过的样本进行准确分类。

2018年6月21日 · Gianni & Kyle - 5 Shots [Official Audio]DID YOU GET G&K MERCH YET??? // https://www.gianniandkyle.com/shop/OFFICIAL MUSIC VIDEO ON SWAGY TRACKS // https://ww...

2018年6月20日 · 5 shots Lyrics: Imma need a second / Woo / All this liquor got me second guessing / Yeah yeah / Now we 5 shots deep / Now we 1, 2, 3, 4, 5 shots deep / Imma need a second / Woo / All this liquor...