SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 論文筆記
前言 目前大多數小樣本學習器首先使用一個卷積網絡提取圖像特徵，然後將元學習方法與最近鄰分類器結合起來，以進行圖像識別。本文探討了這樣一種可能性，即在不使用元學習方法，而僅使用最近鄰分類器的情況下，能否很好地處理小樣本學習問題。 本文發現，對圖像特徵進行簡單的特徵轉換，然後再進行最近鄰分類，也可以產生很好的小樣本學習結果。比如，使用DenseNet特徵的最近鄰分類器，在結合均值相減（mean sub
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