论文阅读笔记《Low-Shot Learning from Imaginary Data》
核心思想 本文提出一种基于数据增强的小样本学习算法，可以对Prototypical Network和Matching Network等算法进行改进。作者的想法非常直接，对于如何合成图像对数据集进行扩充，本文的主旨是合成的图像既不追求真实，又不追求虚拟，而是尽可能满足分类器的需要。具体来讲，就是把图像合成器（hallucinator）与特征提取网络和分类器放到一个网络中，进行端到端的训练。利用分
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