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
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。
本文分享自 朴素人工智能 微信公众号,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划 ,欢迎热爱写作的你一起参与!