IDE不报错的博客

最近了解学习了一些少样本学习相关的内容，参考了各路大佬的博客，自己也读了一些论文，简单整理发布一下。当我们试图采用传统机器学习方法训练一个agent时往往会使用大量的数据进行训练，而在大量训练之后的效果有时也不理想（当然这里不包括那些super大模型，毕竟我们自己也不太可能训得动），到这里matching net的作者就说了，我们教小孩子的时候并不需要像训练一个模型一样让他看大量的数据啊，用幼儿识字卡片看一遍这个图，实际中长得差不多的都能认出来了。所以我们是不是也可以通过这种方式去训练一个模型出来呢？

论文阅读笔记，目标检测经典模型RCNN