論文淺嘗 | 用圖網絡作小樣本學習

連接： https://arxiv.org/abs/1711.04043學習 本文提出了用 GNN(GraphNeural Network) 來解決 Few-Shot Learning 場景的分類問題。在 Few-Shot Learning 中，每一個類別的訓練樣本數據較少，若是直接訓練一個多分類模型，會因爲每一個類別的樣本較少而沒法訓練充分。而 GNN 的一個優勢在於能夠經過節點之間的鏈接來作信

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