《表4 在mini Image Net数据集上代表特征网络效果》

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《代表特征网络的小样本学习方法》

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1)针对1.1节提出的代表特征网络的对比实验。在原匹配网络[28]上仅修改简单CNN网络为代表特征网络，损失函数仍然使用原交叉熵损失。在5-way，5-shot任务上测试，本文的代表特征网络方法使得分类效果提升了约8%，如表4所示。