论文阅读笔记《Memory Matching Networks for One-Shot Image Recognition》
核心思想 本文提出一种基于外部记忆的小样本学习算法，其思想也比较简单，首先提取支持集中图片的特征，并将其与对应了类别标签构成“键-值对”储存在记忆模块中，然后对查询集图片进行特征提取，并与从记忆模块中读取的特征信息进行比对，选择相似程度最高的作为查询图片的类别。在具体的实现过程中，作者设计了记忆模块的读写策略，并利用一个RNN模型为查询集特征提取网络生成权重，整个网络的结构如下图所示。 如
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