論文閱讀筆記《TapNet: Neural Network Augmented with Task-Adaptive Projection for Few-Shot Learning》
核心思想 本文提出一種基於度量學習的小樣本學習算法（TapNet），其特點是設計了一個與任務相關的分類空間，在該空間內進行距離度量，而且每個類別的參考向量 Φ \Phi Φ是通過學習更新得到的，而不是根據訓練樣本的特徵向量計算得到的，這與PN和MN算法有明顯的不同。整個算法的處理過程如下圖所示。 與所有的採用Episode訓練方式的算法一樣，訓練集包含支持集 { ( x 1 , y 1 )
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