Few-shot Learning
Few-shot Learning ShusenWang的课 问题定义 Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning，又称为learning to learn，该算法旨在让模型学会“学习”，能够处理类型相似的任务 ...
原文：Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
摘要：人类能从少量样本中学习新的概念且不会忘记以前的类别，为实现这一目标，作者提出： 扩展一个具有注意力的目标识别系统，这种注意力来源于少样本分类权重生成器 重新设计卷积网络模型的分类器，作为特征表示和分类器权重向量之间的余弦相似函数。除了统一对新类和旧类的识别外，还能对新类进行更好概括的特征表示。实验结果显示该方法不牺牲旧类的准确率。同时这里用到了最新few shot样本集，Bharath an ...
2019-12-09 10:43 0 704 推荐指数：
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