論文閱讀筆記《Adversarial Feature Hallucination Networks for Few-Shot Learning》
核心思想 本文提出一種基於數據增強的小樣本學習算法（AFHN），利用生成對抗網絡（GAN）實現數據集的擴充。數據增強的方法被認爲可以增強類內樣本方差的多樣化，從而實現更加清晰地分類界限。先前的數據增強方法主要包含兩類：一類是通過在基礎數據集上學習一種變換映射，並將其直接應用到新的數據集上，得到映射後的合成圖像用於數據擴充，這一類方法會破壞合成圖像的區分能力（因爲合成圖像很粗糙，與原始類別並不相
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