JavaShuo
栏目
标签
论文阅读Adaptive Subspaces for Few-Shot Learning
时间 2021-01-02
标签
few-shot learning
繁體版
原文
原文链接
论文 阅读:Adaptive Subspaces for Few-Shot Learning 论文 代码 这是一篇2020cvpr的一篇关于少数样本学习的论文,它主要是跟2017年的Prototypical Networks的模型相关。 introduction 这篇论文主要是使用一种动态的子空间分类器,为每个类别计算出一个特征空间的子空间,然后将查询样本的特征向量投射到子空间中,在子空间中进行距
>>阅读原文<<
相关文章
1.
论文阅读笔记《Adaptive Subspaces for Few-Shot Learning》
2.
【论文笔记 FSL 1】Adaptive Subspaces for Few-Shot Learning(CVPR2020)
3.
论文阅读:Transductive Episodic-Wise Adaptive Metric for Few-Shot Learning(ICCV 2019)
4.
论文阅读笔记《Transductive Episodic-Wise Adaptive Metric for Few-Shot Learning》
5.
论文阅读笔记《TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning》
6.
论文阅读 Prototypical Networks for Few-shot Learning
7.
论文阅读-Prototype Rectification for Few-Shot Learning
8.
论文阅读——Dual Learning for Machine Translation
9.
论文阅读-《Learning Deep Features for Discriminative Localization》
10.
论文阅读:《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》
更多相关文章...
•
RSS 阅读器
-
RSS 教程
•
PHP 实例 - AJAX RSS 阅读器
-
PHP教程
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
•
Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
论文阅读
CV论文阅读
adaptive
外文阅读
learning
论文解读
阅读
论文阅读笔记
论文
Thymeleaf 教程
PHP教程
Redis教程
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
正确理解商业智能 BI 的价值所在
2.
解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----LSTM(长短时记忆神经网络)
3.
解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----GRU(门控循环神经⽹络)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬币
6.
密码算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源码解析(1)
8.
HDU-6128
9.
计算机网络知识点详解(持续更新...)
10.
hods2896(AC自动机)
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
论文阅读笔记《Adaptive Subspaces for Few-Shot Learning》
2.
【论文笔记 FSL 1】Adaptive Subspaces for Few-Shot Learning(CVPR2020)
3.
论文阅读:Transductive Episodic-Wise Adaptive Metric for Few-Shot Learning(ICCV 2019)
4.
论文阅读笔记《Transductive Episodic-Wise Adaptive Metric for Few-Shot Learning》
5.
论文阅读笔记《TADAM: Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning》
6.
论文阅读 Prototypical Networks for Few-shot Learning
7.
论文阅读-Prototype Rectification for Few-Shot Learning
8.
论文阅读——Dual Learning for Machine Translation
9.
论文阅读-《Learning Deep Features for Discriminative Localization》
10.
论文阅读:《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》
>>更多相关文章<<