LaSO: Label-Set Operations networks for multi-label few-shot learning 論文筆記

前言 樣本合成是解決小樣本學習問題的方法之一，所謂樣本合成，就是在給定少量訓練樣本的情況下，在特徵空間中利用這些訓練樣本合成新的樣本，然後利用這些合成樣本提升小樣本學習任務的泛化能力。但是目前的合成方法僅處理的是每個圖像中僅有一個類別標籤（比如 C ( I m g ) = d o g C(Img)=dog C(Img)=dog）這樣的情況，而多標籤的情況還從未被提及過（比如 C ( I m g )

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