Few-shot 학습 기반 이미지 분류

Image Classification based on Few-shot Learning

  • 발행 : 2021.05.03

초록

본 논문에서는 소규모 데이터 세트의 이미지 분류 작업에서 모델 과적 합 및 비 수렴을 해결하고 분류의 정확성을 높이는 데 주로 사용되는 몇 번의 학습을 기반으로 한 새로운 이미지 분류 방법을 제안한다.

In this paper, we propose a new image classification method based on several trainings, which is mainly used to solve model overfitting and non-convergence in image classification tasks of small data sets and to improve classification accuracy.

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