- A Survey of Learning on Small Data: Generalization, Optimization, and Challenge [101.3]
ビッグデータの一般化能力を近似した小さなデータについて学ぶことは、AIの究極の目的の1つである。 この調査はPACフレームワークの下でのアクティブサンプリング理論に従い、小さなデータにおける学習の一般化誤差とラベルの複雑さを分析した。 効率的な小さなデータ表現の恩恵を受けるかもしれない複数のデータアプリケーションについて調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Jun 2023 15:44:14 GMT) - 小規模データでの学習方法に関すルサーベイ。 2ページの図1にある整理軸が参考になる。