論文閱讀筆記之——《Dynamic Conditional Networks for Few-Shot Learning》
DCCN由雙子網組成:DyConvNet包含一個動態卷積層和一組基濾波器;CondiNet預測從條件輸入到線性組合基濾波器的一組自適應權值。通過這種方式，可以動態地爲每個條件輸入獲取特定的卷積核。濾波器組在所有條件下都是共享的，因此只需要學習一個低維權向量。當訓練數據有限時，這大大促進了跨不同條件的參數學習。我們對DCCN進行了四項任務的評估，這些任務可以表述爲條件模型學習，包括特定對象計數、多模
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