粗讀CVPR2019論文 Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning
聲明：本文爲個人觀點，如有不同意見，希望評論區指出，共同進步。 文章核心思想： 文章作者提出了一種基於對於圖網絡的改進方法，對圖的邊進行了利用。 既然是圖網絡，那肯定是基於一個完全圖的，就是每個節點兩兩相連的那種圖。 其中呢，每個節點表示一個樣本，這個樣本可以是未知類的，也可以是已知這個樣本是那個類的。 每個邊有兩個值，分別代表着兩個相連的樣本的簇內相似度以及簇間不相似度。舉個例子，如果樣本A和樣
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