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Lv.3 学术文献阅读达人
2020/08/09 23:38
小样本分类
文章提出了一种在域移位下有效增强基于度量的少镜头分类框架的方法。该方法的核心思想是利用特征转换层来模拟从不同领域的任务中提取的各种特征分布。还提出了一种学习学习的方法来优化特征转换层的超参数，通过使用多个可见域来模拟泛化过程。通过大量的实验证明了提出的方法适用于不同的基于度量的少镜头分类算法，并且在现有的基础上上显示出一致的改进。
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