論文閱讀筆記《Distribution Consistency Based Covariance Metric Networks for Few-Shot Learning》
小樣本學習&元學習經典論文整理||持續更新 核心思想 本文提出一種基於度量學習的小樣本學習算法（CovaMNet），其從二階統計量（協方差）的角度出發，通過構建各個樣本的特徵向量之間的協方差矩陣實現類別表徵與距離度量。該算法的實現過程如下圖所示 如圖所示，查詢集和支持集樣本分別經過CNN提取特徵，得到對應的特徵圖 X i ∈ R h × w × d X_i\in \mathbb{R}^{h\t
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