《表3 基于度量学习的少样本学习方法总结》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度神经网络的少样本学习综述》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:CNN1*表示模型使用四个卷积块，每个卷积层设计带有64个滤波器的3×3卷积层，然后是批量归一化、Re LU非线性激活和一个最大池化层；CNN2*表示该模块由两个卷积块和两个完全连接的层组成，卷积块中的每一个都是具有64个滤波器的3×3卷积层，然后是批量归一化、Re LU非线性激活

表3给出了每种度量学习方法使用的网络模型，标明网络是否端到端训练以及测试和训练方式是否匹配。另外，列出每种方法用于实验的数据集以及在MiniImageNet数据集中部分文献的five-way one-shot测试结果。