論文閱讀筆記《∆-encoder: an effective sample synthesis method for few-shot object recognition》

核心思想   本文提出一種基於數據增強的小樣本學習算法，利用一個自動編碼器（Auto-Encoder，AE）用於尋找同類別不同樣本之間的變形（deformations，本文稱其爲 Δ \Delta Δ），然後在利用其爲其他的類別樣本生成新樣本，最後利用擴充後的數據集訓練分類器。   普通的自動編碼器AE，是通過最小化重構信號 X ^ \hat{X} X^和原始信號 X X X之間的差異 ∥ X ^

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