論文閱讀筆記《Principal characteristic networks 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分類算法（PC-Net），其中最重要的改進點是作者提出了本質特徵（Principal Characteristic ）的概念。作者首先指出PN網絡中使用取平均值的方法來計算原型（類別表徵）的方式是不合適的，因爲這樣無法區分各個支持集樣本的特徵向量對於原型的貢獻區別，這種做法其實是認爲每個樣本的貢獻是均等的。作
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