論文：Baby Steps Towards Few-Shot Learning with Multiple Semantics

1、Baby Steps Towards Few-Shot Learning with Multiple Semantics 目的：記錄下對文章的理解 摘要：額外的語義信息可以顯著提高少樣本學習的能力，論文在少樣本學習中結合了多種豐富的語義，這裏語義信息包括類別標籤、屬性和自然語言描述等信息。論文在miniImageNet 和CUB few-shot benchmark做了豐富實驗。下面幾個問題可

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