N ways K shot few-shot Learning 问题的描述
最终训练模型的效果需要达到,给模型之前完全没见过的 $N$ 个新类,每个新类中只有 $K$ 个样本。该模型需要能够通过利用这仅有的 $N \times K$ 个样本,来对接下来给出的新样本进行分类。在 RelationNet work 1 的问题描述中,将这给出的 $N \times K$ 个样本集称为 Support Set ,待分类的图片集称为 Query Set。
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Learning to Compare:Relation Network for Few-Shot Learning CVPR 2018 ↩