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transductive few-shot learning
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ICCV
基于原型的条件转移的半监督少样本学习
我们提出了一种基于条件传输的不平衡转导式少样本学习模型（PUTM），通过使用前向和后向导航器作为传输矩阵来平衡查询样本中每个类别的先验概率，以充分利用不平衡查询样本的无偏统计信息，并在四个标准基准测试中证明了我们模型在类别不平衡的泛化方面的
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a year ago
不平衡传导式少样本学习的自适应流形
提出了一种名为自适应流形的方法，用于解决在真实数据集不平衡环境下的转导式 few-shot 学习，该方法利用标记支持示例和无标签查询的底层流形来预测每个查询的类概率分布，并优化所有参数，表现出比其他最先进方法更好的性能。
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a year ago
CVPR
中心点和超球体：使用超球嵌入减少中心现象和提高传导式小样本学习性能
通过在超球面上平均分配表示，以优化均匀性和本地相似性存储之间的权衡，从而减少 hubness 问题，改善距离分类性能，提高少样本学习的准确性。
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a year ago
利用无标签示例增强少样本图像分类
我们提出了一种用于少样本图像分类的传导元学习方法，结合了经过正则化的马氏距离软 k-means 聚类过程和修改后的最先进的神经自适应特征提取器来使用未标记数据提高测试时间分类准确性，我们在 Meta-Dataset、mini-ImageNe
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4 years ago
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