論文閱讀筆記《Learning Compositional Representations for Few-Shot Recognition》

小樣本學習&元學習經典論文整理||持續更新 核心思想   本文提出一種基於語義信息的小樣本學習算法（comp），作者的想法就是利用目標物體的屬性描述特徵作爲一種信息的補充，通過增加損失函數中的正則化項，來增強圖像特整提取網絡的表徵能力，由此提高小樣本學習的效果。比如對於一隻鳥，它的屬性描述特徵就包含羽毛的形式，翅膀的顏色，胸口的顏色等等，有些時候甚至只需要知道關鍵屬性的描述特徵就能推斷出這個鳥的種

>>阅读原文<<