Few-shot Learning進展調研

點擊上方「機器學習與生成對抗網絡」，關注"星標" 獲取有趣、好玩的前沿乾貨！ 小樣本學習主要研究如何通過少量樣本學習識別模型。目前學術界普遍研究的是N-way-K-shot問題，即進行N個類別的識別，每類有K個樣本。訓練過程以task爲單位，會用到兩個數據集：Support set S 和 Query set Q 。對於模型訓練過程中的每個task（episode），選定M個class，每個cla

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