论文阅读笔记《Generative Adversarial Residual Pairwise Networks for One Shot Learning 》
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新 核心思想 本文提出一种基于度量学习的小样本学习算法（SRPN），作者提出了两个观点，一、使用可学习的神经网络用于距离计算效果优于固定的距离度量函数；二、损失函数上引入强力的正则化项能够有效的改善分类效果。针对第一个观点，作者提出了Skip Residual Pairwise Network （SRPN）用于取欧氏距离或余弦距离等固定的距离度量函数，网
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