2019年5月23日
Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 论文笔记
摘要： 主要原理： 其中： g-表示关系深度网络 C-表示concatenate f-表示特征提取网络（branch） xi，xj- 一个表示有标签样本，另一个表示待分类样本 训练中每个episode/mini-batch包含样本数量=N*C 其中： C = 类型数量 N = sample images + 阅读全文
posted @ 2019-05-23 11:52 xbit 阅读(2198) 评论(2) 推荐(0) 编辑