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主题: One-shot learning (Part 1/2): Definitions and fundamental techniques

简介: 单样本学习是一种分类或对象分类任务,其中一个或几个示例用于对许多新示例进行分类。从历史上看,如果我们只有一个训练示例,则深度学习算法将无法正常工作。 这是因为,在许多计算机视觉问题(例如人脸识别,欺诈检测(即签名伪造))中,我们在训练集中只有一个或几个模板图像,要验证的候选图像可能具有不同的背景,面部表情, 照明条件等。在对单样本学习技术的高级介绍中,我们介绍了以下方法:连体网络、三重损失整合、降维的对比损失。

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