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    Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning CVPR_2018

    1、論文思想 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)一個(gè)比較器,對(duì)樣本的特征進(jìn)行比較,判斷測(cè)試樣本特征與支撐集樣本種類特征的相關(guān)性。 2、模型 損失函數(shù) 相關(guān)性判斷 ...

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    文章提出,在小樣本數(shù)據(jù)下,基于梯度的優(yōu)化算法失敗的原因: 1、梯度優(yōu)化算法無法在幾步之內(nèi)完成優(yōu)化,特別是非凸問題,各種超參的選取無法保證收斂的速...

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  • Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning

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