论文阅读笔记之——《Dynamic Conditional Networks for Few-Shot Learning》
DCCN由双子网组成:DyConvNet包含一个动态卷积层和一组基滤波器;CondiNet预测从条件输入到线性组合基滤波器的一组自适应权值。通过这种方式，可以动态地为每个条件输入获取特定的卷积核。滤波器组在所有条件下都是共享的，因此只需要学习一个低维权向量。当训练数据有限时，这大大促进了跨不同条件的参数学习。我们对DCCN进行了四项任务的评估，这些任务可以表述为条件模型学习，包括特定对象计数、多模
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