論文閱讀筆記《Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal 》

核心思想   本文在度量學習算法的基礎上提出了一種特徵學習模塊，用於改進原有算法特徵提取網絡的表徵能力，進而提高小樣本分類的準確性。本文設計的種類遍歷模塊（Category Traversal Module，CTM）可以作爲一種即插即用的模塊，直接添加到原有算法的網絡中。相對於原有的特徵提取網絡，CTM有針對性地提取了「類內共有特徵（intra-class commonality）」和「類間獨有特

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