小样本学习Few-Shot Learning——孪生网络Siamese Networks、匹配网络Matching Networks、原型网络Prototypical Networks 的简单总结
1. 小样本学习 Few-Shot Learning 1.1 小样本学习要解决的问题 以图片分类这个任务举例,使用神经网络模型的传统做法是:先使用 大量带标签 的猫和狗的图片训练模型,然后让训练好的模型给不在训练集中的猫和狗的图片做分类,去预测输入的图片是猫还是狗。 而在很多领域的现实应用中,并没有足够的带标签的图片可供模型训练,可能每个类别只有几十个、甚至几个带标签的样本,此时我们希望模型可以根…