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
- 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
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