论文阅读笔记《Few-Shot Learning with Metric-Agnostic Conditional Embeddings》
核心思想 本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法，思想上与Relation Network接近，没有明确定义一种度量方法，而是利用卷积神经网络学习并利用softmax层输出属于各个类别的概率值，但在结构上与Relation Network大有不同，并且增加了一个调节模块。整个网络分成四个阶段：特征提取阶段，相关性阶段，调节阶段和分类阶段，整个网络的结构如下图所示 特征提取阶段没什么可说的
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