【论文阅读】[meta learning]cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation.

cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation. 本文依旧对少样本的分类泛化性能进行了讨论，作者认为由于跨域的特征分布存在很大差异，因此这些方法通常无法推广到看不见的域。 在本文中，作者解决了基于度量的方法在域移位下的少样本分类问题。 核心思想是在训练阶段使用基于特征的变换层通过仿射变换来增强

>>阅读原文<<