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在小样本学习中，基于相似性的 approach 是什么？
少镜头学习可以通过使图像识别系统能够从有限数量的示例中进行概括来增强图像识别系统。传统的机器学习方法通常需要大量的数据集来有效地训练模型。相比之下，少镜头学习允许系统仅使用少数标记图像来学习新类别，这在数据收集成本高昂或不切实际的情况下特别
联合学习的主要应用场景有哪些？
联邦学习是一种机器学习技术，允许模型在多个去中心化的设备或服务器上进行训练，同时保持训练数据的本地性。这意味着数据永远不会离开其原始设备，使其成为隐私和安全性至关重要的场景中的最佳选择。联邦学习的主要应用领域包括医疗保健、移动设备个性化和智
迁移学习在语音识别中的作用是什么？
语音识别系统主要通过诸如说话者识别和说话者验证的技术来区分组中的说话者。说话人识别涉及在多个用户中识别谁在说话，而说话人验证则确认一个人是否是他们声称的那个人。这些系统使用各种声学，语言和生物特征来有效地完成这两项任务。
为了区分说话者，