（AM3）Adaptive Cross-Modal Few-shot Learning 论文笔记
前言 本文提出了一种利用跨模式（cross-modal）信息（视觉特征和语义特征）来增强基于度量的小样本学习的方法。 一般来说，当来自视觉模式的数据有限时，利用辅助模式的数据（属性，未被标记的文本语料库等）也可以帮助进行图像分类，这种方法在零样本学习中使用的特别多。在训练时，会通过模式对齐（modality-alignment）将视觉模式与辅助模式的数据映射到一块儿，从而迫使它们具有相同的语义结构
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