Transductive Episodic-Wise Adaptive Metric for Few-Shot Learning 論文筆記

摘要 如何利用少量的數據學習到一個generalizable 的分類器目前仍舊是小樣本學習的一個挑戰，基於這個出發點，作者把元學習(meta-learning)和深度度量學習和歸納推理想結合，通過探索每個任務中成對約束和正則化，我們將適應過程明確地公式化爲標準的半定規劃問題。作者針對每個任務設計了一個情節性的(episodic-wise)度量矩陣來將通用的，任務不可知的編碼空間轉換到一個可判別性高

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