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利用基类信息增强元训练的少样本学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一种基于元学习框架的端到端训练范式，用于解决少样本学习中的训练成本高和性能欠佳的问题。该框架是无模型偏见的，并且相比基准系统提升了约1%的性能。
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关键要点
- 提出了一种基于元学习框架的端到端训练范式。
- 该范式旨在解决少样本学习中的训练成本高和性能欠佳的问题。
- 框架通过整个训练集的信息与元学习训练范式相互增强。
- 该框架是无模型偏见的。
- 相比基准系统，性能提升约1%。
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