論文閱讀筆記《Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting》
核心思想 本文提出一種不會遺忘的動態小樣本學習算法，嚴格來講應該也屬於基於外部記憶的小樣本學習算法。本文的主體結構依舊是特徵提取+分類器的組合，但作者提出了兩點改進。傳統的分類器通常是計算類別權重向量與圖像對應的特徵向量之間的點乘積，作爲相似性得分，並以此進行分類預測，本文采用餘弦相似性度量函數取代點乘積計算方式。此外對於新的類別樣本，本文並沒有採用SGD的方法訓練分類器得到對應的類別權重向量
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