論文閱讀筆記《Low-Shot Learning with Imprinted Weights》
核心思想 本文提出一種基於特徵提取+線性分類器的小樣本學習算法（imprinting）。首先作者提出一個觀點，他說其實許多基於特徵提取+線性分類器的小樣本分類算法和基於度量學習（特徵提取+最近鄰分類器）的算法在本質上是一樣的，如下式所示 式中 x x x表示樣本特徵， p ( x ) p(x) p(x)表示樣本 x x x對應的類別表徵，我們最小化二者之間的距離（基於度量學習），就相當於最大化
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