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Matching Networks for One Shot Learning摘要In this work, we employ ideas from metric learning based on deep neural features and from recent advances that augment neural networks with external memori...

摘要：我们提出了一种不依赖模型的元学习算法，它与任何梯度下降训练的模型兼容，适用于各种不同的学习问题，包括分类、回归和强化学习。元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型，这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务。在我们的方法中，模型的参数被显式地训练，使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能。实际上，我们的方法训练模型易于微调。结果表明，该方法在...

Prototypical Networks for Few-shot LearningAbstract我们为小样本分类问题提出了原型网络，其中分类器能够很好的泛化到其他没有在训练集中出现的新类别，对于每一种新出现的类别，我们只给出很少的样本。原型网络学习一个度量空间，在该空间中，可以通过计算到每个类的原型表示的距离来执行分类。与最近的小样本学习方法...

摘要：我们为小样本分类问题提出了原型网络，其中分类器能够很好的泛化到其他没有在训练集中出现的新类别，对于每一种新出现的类别，我们只给出很少的样本。原型网络学习一个度量空间，在该空间中，可以通过计算到每个类的原型表示的距离来执行分类。与最近的小样本学习方法相比，它们反映了一种更简单的归纳偏差，有利于在这种有限的数据范围内使用，并取得优异的效果。我们提供了一个分析，表明一些简单的设计决策比最近涉及复杂...