A Closer Look at Few-shot Classification (opens new window)

论文阅读笔记：A Closer Look at Few-shot Classification (opens new window)

对比了两种分类原则，直接学习分类器权重（Baseline）和余弦相似度分类（Baseline++）。

Training Pipeline

分类器

Mind the Gap Between Prototypes and Images in Cross-domain Finetuning (opens new window)

NeurIPS 2024｜少样本学习中类别原型和图片样本之间的信息差异对于泛化性能的影响 (opens new window)

背景是跨域少样本分类任务。样本级别的嵌入特征和类别原型级别的嵌入特征共享了同一个特征变换，同一个特征变换函数可能会潜在地对信息差异造成负面影响，为此提出了一种简单有效的框架：Contrastive Prototype-image Adaptation。