论文阅读笔记《Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning》
核心思想 本文主要是针对度量学习算法中的特征提取阶段进行了改进，之前的特征提取网络或者说嵌入式表征的（Embedding Representation）过程是与任务无关的（Task-agnostic），这就要求在训练集上得到的特征提取网络，要有足够强的泛化能力，使其提取的特征信息同时满足测试集中未见过的新样本。这一要求无疑是很难实现的，作者就想到让特征提取网络有针对性地提取与任务有关的（Tas
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