粗读CVPR2019论文 Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning
声明：本文为个人观点，如有不同意见，希望评论区指出，共同进步。 文章核心思想： 文章作者提出了一种基于对于图网络的改进方法，对图的边进行了利用。 既然是图网络，那肯定是基于一个完全图的，就是每个节点两两相连的那种图。 其中呢，每个节点表示一个样本，这个样本可以是未知类的，也可以是已知这个样本是那个类的。 每个边有两个值，分别代表着两个相连的样本的簇内相似度以及簇间不相似度。举个例子，如果样本A和样
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