论文阅读笔记《Few-Shot Image Recognition by Predicting Parameters from Activations》

核心思想   本文提出一种直接预测分类器权重参数的小样本学习算法。作者的想法是对于普通的分类算法，无非就是将特征提取网络输出的特征向量 a ( x ) a(x) a(x)输入到分类器（全连接层+softmax）中，与全连接层中的权重参数 W W W相乘，计算内积，再用softmax函数转化为概率值，整个过程的目的就是希望 a ( x ) ⋅ w y a(x)\cdot w_y a(x)⋅wy​尽可

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