Few-Shot Learning (1/3): Basic Concepts [In Chinese]

[@pengpai812]

给王教授点赞打call，讲的太好了，有干货又通俗易懂！

[@陈先生-e2y]

非常感谢你的中文讲解.

[@windwen8399]

谢谢老师，讲解的真好！！！希望老师能出一套全的（机器学习，深度学习）课程，像李宏毅老师一样。

[@ruiminchen8343]

老师讲的太棒了，期待深入一些的讲解~~

[@goast3213]

谢谢王老师，看完你的视频对few-shot learning非常有帮助。能麻烦老师解释一下few-shot learning和zero-shot learning的主要区别在哪吗？

[@free_guac]

讲的真的很好 找了好久 这个是最明白的

[@hongjiang3277]

讲的很清楚！很期望你讲一下图神经网络！

[@alencchang1515]

講述得太好了! 謝謝您

[@huzang5255]

普通话非常标准，听起来很轻松

[@jasonjiang3484]

王老师讲的太好了！

[@习天]

王老师讲的太好了吧，我又高潮了，疯狂打call，希望老师能出更多的视频

[@罗佳慧-z7d]

大佬讲的真好 期待更多的视频

[@danielx1912]

transfer learning 和 few-shot learning的区别是什么呢？

[@xiangwang4462]

谢谢老师！

[@junfeiwang8763]

基本告别手表了，哈哈哈

[@DED_Search]

9:30 这里 support set and query set只出现在 testing tasks里么？感觉跟我目前读到的资料不太一样

[@charlesfranklin6477]

请教下老师，few shot learning是用相似度解决分类问题，适用于小样本，您在第八分钟也对比了其和监督学习的区别。我的问题是，如果大样本也用few shot模型，效果是否比监督学习效果更好呢？

[@xiwenliu1572]

王老师，你觉得one shot learning在硬件上可能有特定的加速方法吗

[@andypromise1582]

谢谢老师

[@zhongguorenzairiben]

非常感谢！

[@jkpan2586]

老师 太强了 我太爱你了！

[@gemini_537]

👍赞

[@yunmeihuang909]

讲的太好了！！

[@tehsiutsai7363]

4:00 The forth picture is guinea pig not hamster lol.

[@greengiant256-g1i]

🎉

[@吴富贵-r8b]

老师，可以分享一下这个PPT吗

[@ShusenWang]

github.com/wangshusen/DeepLearning

[@吴富贵-r8b]

@@ShusenWang 谢谢老师！

[@sherlockholmes5029]

谢谢老师，用最快的时间帮我补充了知识点，谢谢

[@airesearch8057]

Hi, is better if you add subtitle for no-chinese people.

[@ShusenWang]

Thanks. If there're many people interested in this topic, I could record a video in English.

[@白小鱼-u5r]

ruclips.net/video/hE7eGew4eeg/видео.html

[@ldKU-u4f]

應該是水塔xd

[@AnotherSimpleDayinUS]

一堂好的课程已经不足以形容视频的精彩了，已经上升到幽默风趣的程度了（果然幽默是一🚪高阶艺术）我去看手表了🤣

[@ericwang5504]

非常感谢！