Metric Learning——度量学习
看到一篇知乎大神Flood Sung发表在CVPR2018上的paper，介绍了一种基于metric的模式识别方法，创新之处在于它不同于常用的matric-based方法，使用人为定义的度量，像简单的欧式距离、马氏距离，而是采用了用神经网络去训练这个度量，模型虽然简单，但是效果却很显著 ...
原文：元学习--Metric Based方法
如果在 Few shot Learning 的任务中去训练普通的基于 cross entropy 的神经网络分类器，那么几乎肯定是会过拟合，因为神经网络分类器中有数以万计的参数需要优化。 相反，很多非参数化的方法 最近邻 K 近邻 Kmeans 是不需要优化参数的，因此可以在 meta learning 的框架下构造一种可以端到端训练的 few shot 分类器。该方法是对样本间距离分布进行建模， ...
2020-03-20 22:19 0 972 推荐指数：
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