few-shot learning方面有什么文章推荐吗

Question

复现时候卡住了。。
是一名cv初学者 自学了Stanford关于cv的课程
还可以从哪里获得一些思路来源呢
希望指点迷津！！谢谢！！

Answer 1

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推荐文章

1. Meta-Learning for Few-Shot Learning by Chelsea Finn, Pieter Abbeel, and Sergey Levine (2017) - 这篇论文是 Meta-Learning 的经典论文，介绍了 Meta-Learning 的概念和实现。
2. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks by Finn et al. (2017) - 这篇论文介绍了 Model-Agnostic Meta-Learning（MAML）算法，用于快速适应新的任务。
3. Few-Shot Learning with Metric-Based Loss Functions by Oreshkin et al. (2018) - 这篇论文介绍了使用 Metric-Based Loss Functions 的方法来实现 Few-Shot Learning。

其他资源

1. Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition - 这是 Stanford 大学的计算机视觉课程，涵盖了计算机视觉的基本概念和技术。
2. Few-Shot Learning Tutorial by Google AI - 这是一个 Google AI 提供的 Few-Shot Learning 教程，涵盖了 Few-Shot Learning 的基本概念和实现。

Tips

1. 了解 Meta-Learning 的概念和实现。
2. 选择合适的 Few-Shot Learning 算法，例如 MAML 或 Metric-Based Loss Functions。
3. 选择合适的数据集和评估指标。
4. 通过实践和实验来调整模型的参数和 hyperparameters。

希望这些资源和 Tips 能够帮助你更好地理解和实现 Few-Shot Learning。