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少即少：使用更少基分类学习更好的少样本问题
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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
该论文比较了几种few-shot分类算法，发现减少类内变异对于深度backbones网络很重要，但对于浅层网络不重要。在跨域评估中，标准微调方法表现优于其他few-shot学习算法。
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关键要点
- 该论文比较了几种代表性的few-shot分类算法。
- 研究揭示了在深层backbones网络中减少类内变异的重要性。
- 对于浅层网络，减少类内变异的重要性不明显。
- 在跨域评估中，标准微调方法优于其他few-shot学习算法。
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