Jan, 2020

通过学习的特征转换实现跨域少样本分类

TL;DR本文旨在解决度量方法下少样本分类领域差异的问题,使用特征转换层进行数据增强以模拟不同域下的特征分布,并应用“学习学习”方法搜索超参数来捕捉不同域下的特征分布变化,实验结果表明该方法适用于不同的度量模型,能够提高少样本分类准确性。