阿里few shot learning文章的個人理解
先貼結構圖： 1、每次C類，每類K樣本，剩下的是測試集。 2、encoder層是BiLSTM+attention，得到編碼向量，假設隱含層個數是96個，句子長度是30，暫不考慮batch_size，那麼每個字的隱含層就是1*192向量，整個H就是30*192，那麼attention的最後輸出就是一個1*192的向量（計算公式如下，權重矩陣W是30*192的矩陣）。
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