Few-shot learning的预测准确率随 way 增加而减小，随 shot 增加而增加。因为对于2-way问题，预测准确率显然要比1000-way问题要高。而对于 shot，一个类别中样本数越多越容易帮助模型找到正确的类别。 少样本学习的基本思想 Few-shot learning的最基本的思想是学一个相似性函数： 来度量两个样本和的相似性. shot在英文里有“一小杯烈酒”的意思。朗文词典（longman）对shot的其中一条权威翻译是： a small amount of a strong alcoholic drink. (一小份高酒精度饮料)。 在咖啡中，shot被定义为一个标准量的咖啡粉（7g左右）做成的浓缩咖啡（注意，这里不止是espresso, 另外还可以是ristretto或者lungo）。1 shot可以简单理解为. 由XX相机拍摄应该是是shot on XX还是shot by XX？ 百度翻译给的是shot by，谷歌翻译给的居然是taken by.但是iPhone宣传用的短语是shot on iPhone，不知道正确的表达应… 显示全部 关注者 8 A shot refers to one uninterrupted piece of film that is run through the camera Hundreds of shots are edited together to make a finished film 2：a take is a single recording of a shot
Typically, many takes will be filmed of each shot Later, the editor will choose the best take of each shot and assemble these into the final film. 如何看待2005年产的SONY Cyber-shot做工精美，依旧能打，复活之后几乎满血？ 今日复活了之前家里的2005年的Cyber-shot DSC T9，其实充其量本身就是随手玩玩。 但是仔细看看发现20年前的相机做工十分惊艳，虽然接口和… 显示全部 关注者 4 2. Zero-shot-CoT 零样本思维链（Zero Shot Chain of Thought，Zero-shot-CoT）提示过程是对 CoT prompting 的后续研究，引入了一种非常简单的零样本提示。 他们发现，通过在问题的结尾附加“ Let's think step by step ”这几个词，大语言模型能够生成一个回答问题的思维链。 One-shot learning 指的是我们在训练样本很少，甚至只有一个的情况下，依旧能做预测。 如何做到呢？可以在一个大数据集上学到general knowledge（具体的说，也可以是X->Y的映射），然后再到小数据上有技巧的update。 相关的名词还有 transfer learning , domain adaption。 其实Zero/One-shot learning都属于transfer learning. shot通常就是小份的纯烈酒，30-50ml一杯。 酒吧里的酒单上应该有shot类，没有就直接问服务员单点一份xxx（酒的类别或者名字），用shot杯装。
