2025年8月25日
匹配网络处理不平衡数据集的6种优化策略：有效提升分类准确率
摘要： 匹配网络（Matching Networks）是基于度量的元学习方法，通过计算查询样本与支持集中各样本的相似性实现分类。核心机制依赖距离度量函数，余弦相似度因其对向量幅值不敏感的特性成为主流选择。特征提取阶段与相似度计算之间引入的注意力机制能够为特征向量的不同维度分配差异化权重，这种加权策略在处理图 阅读全文
posted @ 2025-08-25 22:11 deephub 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)