論文閱讀筆記《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
核心思想 本文提出一種基於最近鄰方法的小樣本學習算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小樣本學習算法都採用了元學習的方案，而作者卻發現使用簡單的特徵提取器+最近鄰分類器的方法就能實現非常優異的小樣本分類效果。本文首先用特徵提取網絡 f θ f_{\theta} fθ+線性分類器在一個基礎數據集上對網絡進行訓練，將訓練得到的特徵提取網絡增加一個簡單的特徵變換（中心化和L2規範化），再
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