《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》论文阅读

• 通过对比实现少样本或零样本学习Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning

动机

• 我们就发现了，我们人之所以能够识别一个新的东西，在于我们人的视觉系统天生的能够对任意物体提取特征，并进行比较。
• 少样本学习一直和元学习（Meta Learning）关系紧密。元学习的目标就是通过学习大量的任务，从而学习到内在的元知识，从而能够快速的处理新的同类任务，这和少样本学习的目标设定是一样的。
• 我们也希望通过很多任务来学习识别物体这种能力，从而面向新的少样本学习任务，我们能够充分利用我们已经学习到的识别能力（也就是元知识），来快速实现对新物体的识别。

方法

损失函数

• 学习关系

• 学习目的