论文阅读笔记《Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition》

核心思想   本文设计了一种利用孪生网络结构解决小样本分类任务的方法，其思想非常简单，用相同的网络结构分别对两幅图像提取特征，如果两幅图像的特征信息非常接近（L1距离小）那么他们很可能属于同一类物体，否则他们属于不同类的物体。在我看来该网络与Matching Network，Prototypical Network在本质上是相同的，都可以归属于度量学习（Mertic Learning）的范畴，只不

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