小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新
核心思想
本文提出一种基于外部记忆的小样本学习算法,其思想也比较简单,首先提取支持集中图片的特征,并将其与对应了类别标签构成“键-值对”储存在记忆模块中,然后对查询集图片进行特征提取,并与从记忆模块中读取的特征信息进行比对,选择相似程度最高的作为查询图片的类别。在具体的实现过程中,作者设计了记忆模块的读写策略,并利用一个RNN模型为查询集特征提取网络生成权重,整个网络的结构如下图所示。 本文提出一种基
本文提出一种基于外部记忆的小样本学习算法,其思想也比较简单,首先提取支持集中图片的特征,并将其与对应了类别标签构成“键-值对”储存在记忆模块中,然后对查询集图片进行特征提取,并与从记忆模块中读取的特征信息进行比对,选择相似程度最高的作为查询图片的类别。在具体的实现过程中,作者设计了记忆模块的读写策略,并利用一个RNN模型为查询集特征提取网络生成权重,整个网络的结构如下图所示。 本文提出一种基