[論文閱讀系列---Few Shot 1]Siamese Network
背景 小樣本問題: 與大規模數據集下的分類問題考慮的角度不同，小樣本學習考慮如何從少量的樣本中學習，即當模型學習到一定類別的數據後，給定少量新類別的樣本，模型也能較準確的識別出類型。 one-shot learning: 數據集中每個類別僅僅有一個或幾個樣本。 圖1 傳統的分類問題 圖2 小樣本問題 Siamese Network 通
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