論文閱讀筆記《Generative Adversarial Residual Pairwise Networks for One Shot Learning 》
小樣本學習&元學習經典論文整理||持續更新 核心思想 本文提出一種基於度量學習的小樣本學習算法（SRPN），作者提出了兩個觀點，一、使用可學習的神經網絡用於距離計算效果優於固定的距離度量函數；二、損失函數上引入強力的正則化項能夠有效的改善分類效果。針對第一個觀點，作者提出了Skip Residual Pairwise Network （SRPN）用於取歐氏距離或餘弦距離等固定的距離度量函數，網
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