论文阅读笔记 Prototypical Networks for Few-shot Learning

小样本学习的原型网络 论文原文链接：https://arxiv.org/abs/1703.05175 摘要 作者提出了一种小样本分类问题的原型网络，在这种网络中，分类器必须推广到训练集中没有的新类别，每个新类别只有少量样例。该原型网络学习一个度量空间，通过计算每个类的原型表示的距离进行分类。与最近的小样本学习方法相比，该方法反映出更简单的归纳偏好，这有益于这种有限数据的状况，因此取得了出色的效果。

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