论文阅读笔记 [ICLR 2018] Meta-Learning For Semi-Supervised Few-Shot

半监督小样本分类的元学习 论文原文链接：https://arxiv.org/abs/1803.00676 摘要 在小样本分类中，人们感兴趣的学习算法是，仅根据少量带标记样例训练分类器的算法。元学习是近年来小样本分类研究的一大特色，元学习定义了一个学习算法的参数化模型，并在代表不同分类问题的片段上进行训练，每个片段都有一个小的带标记训练集和相应的测试集。本文中，作者将这种小样本分类模式推进到一个新场

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