【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段，权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量（分类器框内的绿色矩形），并为新类别生成相应的分类权重向量（分类器框内的蓝色矩形）。这样，卷积神经网络就能同时识别基础类别