論文閱讀筆記《Learning to Select Base Classes for Few-shot Classification》
核心思想 本文提出一種通過優化基礎類別選擇的方式改善小樣本學習的算法。許多小樣本分類算法都是基於遷移學習的方式，首先在基礎數據集上進行預訓練，然後在新的小樣本數據集上做微調訓練。本文並沒有研究如何改善特徵提取網絡或分類器的結構，而是另闢蹊徑的考慮如何選擇最佳的基礎數據集，更具體地說就是選擇哪些類別的基礎數據集用於預訓練。解決這一問題存在兩大困難：1.如果對基礎數據集中的所有類別組合都進行嘗試，
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