某市政府環保局想建立一個垃圾分類查詢系統，讓民眾輸入物品名稱後自動判斷分類。由於垃圾種類繁多，但每種分類的訓練範例有限，工程師決定採用少樣本學習（Few-shot Learning）技術。下列何者為少樣本學習（Few-shot Learning）的主要特徵？
iPAS 考題解析
某市政府環保局想建立一個垃圾分類查詢系統，讓民眾輸入物品名稱後自動判斷分類。由於垃圾種類繁多，但每種分類的訓練範例有限，工程師決定採用少樣本學習（Few-shot Learning）技術。下列何者為少樣本學習（Few-shot Learning）的主要特徵？
- A. 需重新蒐集大規模標註資料，以確保模型具備穩定表現
- B. 透過少量任務示例，引導模型適應新情境或新分類需求 ✓ 正確答案
- C. 不需任何範例輸入，即可完成新任務推論
- D. 僅適用於自然語言處理任務，對其他模態效果有限
詳細解析
Few-shot Learning 的核心特徵是透過少量示例引導模型適應新的情境或分類需求，無需大規模標註資料，適合訓練範例有限的場景。
出題年份：115 難度：★★☆