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One-Shot Learning
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One-shot learning is the task of learning information about object categories from a single training example.
<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition )</span>
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/yoonholee/MT-net
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
https://github.com/yredwood/fewshot_blogpost
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
https://github.com/zwzheng98/qclnet
https://github.com/zz990704/Reimplementation-Prototypical-network
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.