Improved Few-Shot Visual Classification 論文筆記

前言 小樣本學習方法主要可以分爲兩種形式：最近鄰方法和embedding方法。在embedding方法中，通常是先將圖像通過非線性映射到embedding空間中，然後在embedding空間中根據預設的距離度量來進行最終的最近鄰分類，原型網絡採用的就是這種方法。 人們發現，在經過靈活的非線性映射之後，得到的embedding基本可以適應任何距離度量，因此度量的選擇似乎變得無關緊要。然而本文發現，度

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