Metric Learning——度量學習
看到一篇知乎大神Flood Sung發表在CVPR2018上的paper，介紹了一種基於metric的模式識別方法，創新之處在於它不同於常用的matric-based方法，使用人為定義的度量，像簡單的歐式距離、馬氏距離，而是采用了用神經網絡去訓練這個度量，模型雖然簡單，但是效果卻很顯著 ...
原文：元學習--Metric Based方法
如果在 Few shot Learning 的任務中去訓練普通的基於 cross entropy 的神經網絡分類器，那么幾乎肯定是會過擬合，因為神經網絡分類器中有數以萬計的參數需要優化。 相反，很多非參數化的方法 最近鄰 K 近鄰 Kmeans 是不需要優化參數的，因此可以在 meta learning 的框架下構造一種可以端到端訓練的 few shot 分類器。該方法是對樣本間距離分布進行建模， ...
2020-03-20 22:19 0 972 推薦指數：
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