Meta Learning 3: 少样本文本分类 InductionNet

2021-03-15 15:11:04 浏览数 (1)

1. 模型结构

动态路由,就是将低层胶囊按照特定权重加权映射到上层的胶囊的一种方法,而其核心,其实是一种带权重加权的mean pooling。在InductionNet中具体的步骤如下:

Dynamic Routing的伪代码流程

2. 总结

InductionNet介绍了一种根据知识库中的支持样本作为参考,将新的样本进行分类的做法。其中最重要的部分,就是利用动态路由的方法「归纳」各个支持样本的表征,得到类别的数值表征

文本是基于度量的元学习方法的最后一篇。本系列的下一篇将会带来基于优化的元学习方法,敬请期待。

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