2020年5月30日
小样本元学习综述：A Concise Review of Recent Few-shot Meta-learning Methods
摘要： 本文介绍了针对few-shot图像分类的最新代表性元学习方法。 建立必要的符号后，我们首先在数学上制定few-shot learning，并为一般的one-shot训练和评估提供一个伪编码算法。 然后，我们提供分类学和对最近的少量元学习方法的简要回顾，以帮助研究人员快速掌握该领域的最新方法。 最后，我们总结了一些重大挑战，以新的前景总结了本综述。 阅读全文
posted @ 2020-05-30 09:03 Joselyn 阅读(1031) 评论(0) 推荐(0) 编辑