TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning阅读笔记
人类通过看少数样例甚至是一个样例后，就可以学会识别从未见过的新类别，当然我们希望机器也可以具备这样的能力，所以近些年few-shot learning得到了广泛的关注，它的目标可以概括为构建一个可以从少量标记数据中进行归纳的模型。这里我们举个例子来描述小样本算法中的一个经典任务。在5-way 5-shot任务中，我们有25张图片做为support set，其中包含5张猫类照片，5张狗类张片，5张人
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