【論文理解】Shot in The Dark: Few-Shot Learning with No Base-Class Labels
內容概覽 前言 一、核心思想 二、論文算法 1.符號介紹 2.方法描述 三、實驗結果 1.更深的網絡效果更好 2.在跨域FSL中，有監督比自監督好 3.shot數大時，自監督更好 4.大數據集下，自監督更好 總結 前言 雙節後看到一篇有點震撼我的少樣本領域論文，又是一篇針對無監督少樣本學習的最新進展報告。它的實驗結果真真證明了GPU在深度學習中的重要性==！因此記錄一下它簡單的框架和出衆的實驗結果
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