論文閱讀筆記《Few-Shot Learning with Global Class Representations》
小樣本學習&元學習經典論文整理||持續更新 核心思想 本文提出一種基於度量學習的小樣本學習算法。與其他算法將訓練集分成基礎類別和新類別，進行兩個階段的訓練方式不同，本文將包含大量樣本的基礎類別和包含少量樣本的新類別合在一起進行訓練，得到每個類別的表徵（原型）稱之爲全局類別表徵（Global Class Representations，GCR）。然後對於每個Episode中的支持集樣本得到對應的
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