读文献 Domain-Adaptive Few-Shot Learning 心得
这篇文章主要讲的是 域自适应小样本学习。 当前主流的小样本学习有个关键的隐性假设是小样本的类与源类样本具备近似的样本空间。 然而不少状况下，小样本问题的样本空间和源样本空间并不彻底一致。 因此提出了域自适应小样本学习。web 解决方案是在DAPN中嵌入领域自适应特征学习以前，显式地加强每类的源/目标分离，以减轻领域对齐对FSL的负面影响。大量实验代表，DAPN优于最早进的FSL和DA模型svg T
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