論文閱讀筆記《TransMatch: A Transfer-Learning Scheme for Semi-Supervised Few-Shot Learning》
核心思想 本文提出一種基於遷移學習的半監督小樣本學習算法（TransMatch）。整個算法並不複雜，首先利用帶有標籤的基礎數據集訓練特徵提取網絡，然後用該特徵提取網絡爲新的數據集初始化分類器權重，最後用半監督學習的方式進一步更新整個網絡。整個流程如下圖所示 第一階段：預訓練階段。這一階段沒有什麼值得介紹的，就是用帶有標籤的基礎數據集對特徵提取器進行訓練。 第二階段：分類器權重「生成」階
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