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【第13章:自监督学习与少样本学习—13.4 自监督学习与少样本学习的未来研究方向与挑战】

自监督学习与少样本学习的未来研究方向与挑战

凌晨三点的实验室里,博士生小张盯着屏幕上的训练曲线——他设计的跨模态少样本学习模型在医疗影像诊断任务上突然出现了诡异的性能断崖。前一秒还在92%的准确率高位运行,下一秒就暴跌到47%。这个看似灾难性的现象,却意外揭开了自监督学习与少样本学习技术深藏的核心挑战…


一、认知鸿沟:当前技术瓶颈全景扫描

1.1 数据依赖的魔咒

工业质检中的噩梦场景

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