論文閱讀筆記《Instance-Level Embedding Adaptation for Few-Shot Learning》
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（AAM），作者認爲由於測試集和訓練集的樣本是來自不同分佈的，且測試集的支持集中僅包含少量的樣本，因此生成的類別表徵是不可靠的。另一方面由於查詢樣本也存在較大的隨機性，可能對應類別的類別表徵並不相似，這樣就容易導致誤分類。作者提出一種注意力自適應模塊（Attention Adaptation Modu
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記《Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning》
- 2. Machine Learning & Deep Learning 論文閱讀筆記
- 3. 論文閱讀筆記《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》
- 4. GraphSAGE論文閱讀筆記
- 5. Word Embedding論文閱讀筆記
- 6. 【論文閱讀】Universal Domain Adaptation
- 7. 論文閱讀筆記《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea》
- 8. 論文閱讀筆記《Meta-learning with Latent Embedding Optimization》
- 9. cornernet論文閱讀筆記
- 10. 【論文閱讀】Domain Adaptation for Image Dehazing
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記《Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning》
- 2. Machine Learning & Deep Learning 論文閱讀筆記
- 3. 論文閱讀筆記《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》
- 4. GraphSAGE論文閱讀筆記
- 5. Word Embedding論文閱讀筆記
- 6. 【論文閱讀】Universal Domain Adaptation
- 7. 論文閱讀筆記《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea》
- 8. 論文閱讀筆記《Meta-learning with Latent Embedding Optimization》
- 9. cornernet論文閱讀筆記
- 10. 【論文閱讀】Domain Adaptation for Image Dehazing