ICLR2020 cross-domain few-shot classification via learned feature-wise transformation

跨域小樣本分類 paper code 摘要 摘要:小樣本分類旨在識別每個類別中只有少數標記圖像的新類別。現有的基於度量的小樣本分類算法通過使用學習度量函數將查詢圖像的特徵嵌入與少數標記圖像(支持示例)的特徵嵌入進行比較來預測類別。雖然已經證明了這些方法有很好的性能,但是由於域之間的特徵分佈存在很大的差異,這些方法往往不能推廣到不可見的域。在這項工作中,我們解決了基於度量的方法在領域轉移下的少樣本分
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