元学习系列（二）：Prototypical Networks（原型网络）
之前我们了解了孪生网络以及他是如何处理one-shot learning的例子，现在我们再来看看另一个模型，原型网络Prototypical Networks。 之前说过，孪生网络的缺点就是要对比目标和过去每个样本之间的相似度，从而分析目标的类别，而原型网络就提出，先把样本投影到一个空间，计算每个样本类别的中心，在分类的时候，通过对比目标到每个中心的距离，从而分析出目标的类别： 大致思路很简单，具
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