Відповідно до опису методу, ІІ-моделі буде достатньо одноразового навчання для подальшого розпізнавання заданих предметів. Оригінальний спосіб під робочою назвою "менше одного" дослідники представили на прикладі рукописних цифр. Раніше комп'ютеру було потрібно до 60 000 навчальних зображень, проте цього разу йому надали одну зведену картинку, в якій "змішали" безліч варіантів написання зі спеціальними мітками.
"Якщо взяти, наприклад, цифру 3, вона виглядає як цифра 8, але не як цифра 7. М'які ярлики намагаються вловити ці загальні функції. Тому замість того, щоб сказати машині: “це зображення — цифра 3”, ми говоримо, що це зображення на 60% цифра 3, на 30% цифра 8 і на 10% цифра 0", — пояснив один з авторів проекту.
Щоб довести, що метод не має обмежень у категоріях, дослідники протестували алгоритм на моделі kNN, яка класифікує об'єкти за сусідніми ознаками за допомогою графічного підходу. Хоча результати виявилися позитивними, з розробкою більш складних алгоритмів, завдання значно ускладниться. Зараз команда дослідників працює над спрощенням способу створення крихітних синтетичних наборів даних. У перспективі це допоможе значно прискорити навчання ШІ у всіх галузях його застосування.
technologyreview.com.