基于特征分段度量方法的少样本学习

已有的基于度量方法的少样本学习直接在元学习框架下优化模型以在少样本任务上获得好的表现，但这种直接通过元学习策略训练得到的特征表示传递性较弱，从而限制了度量方法的分类能力。针对该问题提出一种新的模型结构，包括特征映射模块和分段度量模块。在基类数据上预先训练分类器并迁移到元学习的特征提取模块；在元学习阶段，对提取到的特征分多段进行余弦相似度的计算，以预测类别。实验在mini-imagenet数据集的5-way 1-shot和5-way 5-shot情况下分别达到64.33%和80.11%的准确率，在复杂场景下具有更好的识别效果。