Una forma es hacer esto mediante el aprendizaje de transferencia : capacite una red neuronal en datos o tareas similares (pero no iguales), y luego reutilice las funciones aprendidas en una tarea de una sola vez.
Un ejemplo fácil de explicar es las redes siamesas para el aprendizaje de una sola vez: una red neuronal se entrena en un gran conjunto de datos de símbolos dibujados a mano (llamado omniglot) para decidir si dos imágenes son del mismo símbolo o no.
Luego, para aprender de una sola vez, compara una imagen de prueba con varias imágenes, cada una de un símbolo diferente que nunca antes se había visto. Clasifica la imagen de prueba como el símbolo del conjunto de soporte que considera más probable que sea del mismo tipo. Esto puede obtener hasta un 92% de precisión en promedio (los humanos obtienen 95.5%)
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Pero el omniglot es una tarea relativamente simple: el problema del aprendizaje de una sola vez aún está muy, muy lejos de ser “resuelto”.
