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本文介绍了监督、无监督、弱监督和自监督学习的区别,探讨了域偏移、域适应、域泛化和迁移学习的原理。此外,详细阐述了小样本学习的概念,包括支持集和查询集、N-wayK-shot学习,以及如何通过EpisodicTraining和Batch-Support来应对小样本问题。最后,文章提到了元学习,解释了它与机器学习的区别,以及如何通过学习算法F来实现学习如何学习的目标。 摘要由CSDN通过智能技术生成