【笔记】论文阅读 | Optimization as a Model for Few-Shot Learning
论文信息：Ravi S, Larochelle H. Optimization as a model for few-shot learning[J]. 2016. 博文作者：Veagau 编辑时间：2020年01月07日 本文是2017年ICLR的会议论文 ...
原文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 论文笔记
主要原理： 和Siamese Neural Networks一样，将分类问题转换成两个输入的相似性问题。 和Siamese Neural Networks不同的是： Relation Network中branch的输出和relation classifier的输入是feature map 而Siamese中branch的输出和classifier的输入是feature vector 其中： g ...
2019-05-23 11:52 2 965 推荐指数：
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Few-Shot/One-Shot Learning指的是小样本学习，目的是克服机器学习中训练模型需要海量数据的问题，期望通过少量数据即可获得足够的知识。 Matching Networks for One Shot Learning 论文将普通神经网络学习慢的问题归结为模型是由参数 ...
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