摘要：
Advances in few-shot learning: a guided tour 现在，few-shot learning 是一个激动人心的机器学习领域。深度神经网络从大量数据集中提取复杂统计数据和学习高级特征的能力已得到证实。然而，目前的深度学习方法与人类感知形成鲜明对比的是样本效率低下 阅读全文
摘要：
Introduction 我们可以调整无数的超参数来提高神经网络的性能。但是，并非所有这些都会显着影响网络的性能。可以使算法收敛或爆炸之间的差异的一个参数是我们选择的优化器。我们可以选择相当多的优化器，让我们来看看两个最广泛使用的优化器。 渐变下降优化器 梯度下降可能是所有优化器中最受欢迎和广泛使用 阅读全文