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小样本学习（Few-Shot Learning，以下简称 FSL ）用于解决当可用的数据量比较少时，如何提升神经网络的性能。在 FSL 中，经常用到的一类方法被称为 Meta-learning。和普通的神经网络的训练方法一样，Meta-learning 也包含训练过程和测试过程，但是它的训练过程被称作 Meta-training 和 Meta-testing。
Patient-Centered Summarization Framework for AI Clinical Summarization: A Mixed-Methods Design
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VessShape: Few-shot 2D blood vessel segmentation by leveraging shape priors from synthetic images
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On Selecting Few-Shot Examples for LLM-based Code Vulnerability Detection
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Large Language Models for Few-Shot Named Entity Recognition
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On-the-Fly OVD Adaptation with FLAME: Few-shot Localization via Active Marginal-Samples Exploration
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Towards Fine-Grained Vision-Language Alignment for Few-Shot Anomaly Detection
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Prototype-Driven Adaptation for Few-Shot Object Detection
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Teaching Sarcasm: Few-Shot Multimodal Sarcasm Detection via Distillation to a Parameter-Efficient Student
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Few-Shot Remote Sensing Image Scene Classification with CLIP and Prompt Learning
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Towards Transparent Reasoning: What Drives Faithfulness in Large Language Models?
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Training-free Source Attribution of AI-generated Images via Resynthesis
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From Flows to Words: Can Zero-/Few-Shot LLMs Detect Network Intrusions? A Grammar-Constrained, Calibrated Evaluation on UNSW-NB15
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Enabling Robust In-Context Memory and Rapid Task Adaptation in Transformers with Hebbian and Gradient-Based Plasticity
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Can Small and Reasoning Large Language Models Score Journal Articles for Research Quality and Do Averaging and Few-shot Help?
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Parameter-Free Hypergraph Neural Network for Few-Shot Node Classification
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