论文浅尝 | 用图网络做小样本学习

链接： https://arxiv.org/abs/1711.04043 本文提出了用 GNN(GraphNeural Network) 来解决 Few-Shot Learning 场景的分类问题。在 Few-Shot Learning 中，每个类别的训练样本数据较少，如果直接训练一个多分类模型，会由于每个类别的样本较少而无法训练充分。而 GNN 的一个优点在于可以通过节点之间的连接来做信息扩散，

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