Few-shot Learning进展调研
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标" 获取有趣、好玩的前沿干货！ 小样本学习主要研究如何通过少量样本学习识别模型。目前学术界普遍研究的是N-way-K-shot问题，即进行N个类别的识别，每类有K个样本。训练过程以task为单位，会用到两个数据集：Support set S 和 Query set Q 。对于模型训练过程中的每个task（episode），选定M个class，每个cla
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