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Feb, 2020
揭开元学习的面纱：理解适用于小样本任务的特征表示
Unraveling Meta-Learning: Understanding Feature Representations for Few-Shot Tasks
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Micah Goldblum, Steven Reich, Liam Fowl, Renkun Ni, Valeriia Cherepanova...
TL;DR
本研究关注元学习及其在few-shot分类任务中达到优秀表现的特征提取器，提出元学习模型表现优秀的原因并给出一种正则化方法来改进标准训练方法，在很多情况下，该方法不仅可超越元学习，且快速度又快。
Abstract
meta-learning
algorithms produce
feature extractors
which achieve state-of-the-art
performance
on
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