前言
本文提出了用于few-shot learning的原型网络（prototypical network），它的基本思想是，在一个embedding空间中，每个类都有一个原型表示（prototypical representation），每个类的点都聚集在这个原型表示周围。具体来说就是，通过一个非线性映射将输入映射到一个embedding空间中，提取每个类别中样本的均值（mean）作为该类在embedding空间中的原型（prototype），那么对于一个embedded point来说，分类就是找到离它最近的类原型。使用属于Bregman divergence的欧几里得距离作为度量距离，在训练时，让测试样本到自己所属的类的原型的距离越近越好，到其它的类原型越远越好；测试时，对测试样本到各个类原型的距离做softmax，预测测试样本的类别标签。本文提出了用于few-shot learning的原型网络（prototypical net
