论文阅读笔记《Low-Shot Learning with Imprinted Weights》
核心思想 本文提出一种基于特征提取+线性分类器的小样本学习算法（imprinting）。首先作者提出一个观点，他说其实许多基于特征提取+线性分类器的小样本分类算法和基于度量学习（特征提取+最近邻分类器）的算法在本质上是一样的，如下式所示 式中 x x x表示样本特征， p ( x ) p(x) p(x)表示样本 x x x对应的类别表征，我们最小化二者之间的距离（基于度量学习），就相当于最大化
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