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TOOL · CL_317550 · Oct 23 · 04:00

新的MIV-head方法可在骨干网络冻结的情况下实现少样本分类

研究人员开发了一种名为“MIV-head”的新方法，用于少样本分类任务，尤其是在特征提取器（骨干网络）无法进行微调时非常有效。该方法将分类视为一系列多实例验证任务，利用冻结骨干网络的静态嵌入。在Meta-Dataset基准上的实验表明，MIV-head在实现与最先进的适配器方法相当的准确率的同时，显著降低了适应成本。