Matching networks

Vinyals, Oriol, et al. “Matching networks for one shot learning.“ Advances in neural information processing systems. 2016.

论文：http://www.cs.toronto.edu/~gkoch/files/msc-thesis.pdf

关键词： **Matching

相比孪生网络，匹配网络（Match Network) 为支撑集和 Batch 集构建不同的编码器，最终分类器的输出是支撑集样本和 query 之间预测值的加权求和。
它显式的定义一个基于支撑集 的分类器，对于一个新的数据 ，其分类概率由与支撑集 S 之间的距离度量得出.
进一步，支撑集样本 embedding 模型 g 能继续优化，并且支撑集样本应该可以用来修改测试样本的 embedding 模型 f。
这个可以通过如下两个方面来解决:
1）基于双向 LSTM 学习训练集的 embedding，使得每个支撑样本的 embedding 是其它训练样本的函数； 2）基于 attention-LSTM 来对测试样本 embedding，使得每个 Query 样本的 embedding 是支撑集 embedding 的函数。文章称其为 FCE (fully-conditional embedding)。