【论文笔记 FSL 6】Instance Credibility Inference for Few-Shot Learning（CVPR2020）

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Abstract

提出一种基于数据增强的小样本学习算法（ICI）。首先ICI使用有标签的样本训练一个线性分类器，预测测试样本的类别，得到伪标签，通过统计的方法将置信度高的测试数据加入到训练集中，达到数据增强的目的。逐渐迭代直到分类器的性能最优。

Method

Experiments

1 Results

miniImageNet、tieredImageNet、CUB-200-1011和CUB数据集

标签：Inference,Credibility,样本,FSL,分类器,Few,CUB
来源： https://blog.csdn.net/qq_39685733/article/details/110684298