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深度学习(五)之原型网络

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-05-14
目录 小样本学习引入 小样本学习是什么 小样本学习方法 原型网络(Prototype Network) 原理简述 算法流程 算法实现 数据集处理 随机产生Support set 和 Query set Embedding网络构建 损失函数 实

目录
  • 小样本学习引入
    • 小样本学习是什么
    • 小样本学习方法
  • 原型网络(Prototype Network)
    • 原理简述
    • 算法流程
  • 算法实现
    • 数据集处理
    • 随机产生Support set 和 Query set
    • Embedding网络构建
    • 损失函数
    • 实验结果
  • 总结
  • References

在本文中,将介绍一些关于小样本学习的相关知识,以及介绍如何使用pytorch构建一个原型网络(Prototypical Networks[1]),并应用于miniImageNet 数据集。

实验环境:

pytorch:1.11.0
代码地址:https://github.com/xiaohuiduan/deeplearning-study/tree/main/小样本学习

小样本学习引入

在这一节将简要的对小样本学习(FSL)相关的知识进行介绍。由于我并不是专门研究小样本的(我学习FSL也只是为了完成我的课程作业),因此,如果本文存在任何问题,欢迎进行批评指正

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