【论文理解】Shot in The Dark: Few-Shot Learning with No Base-Class Labels
内容概览 前言 一、核心思想 二、论文算法 1.符号介绍 2.方法描述 三、实验结果 1.更深的网络效果更好 2.在跨域FSL中，有监督比自监督好 3.shot数大时，自监督更好 4.大数据集下，自监督更好 总结 前言 双节后看到一篇有点震撼我的少样本领域论文，又是一篇针对无监督少样本学习的最新进展报告。它的实验结果真真证明了GPU在深度学习中的重要性==！因此记录一下它简单的框架和出众的实验结果
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