Silver_meow的博客

原创 【2kw的文献笔记】MTUNet: Few-shot Image Classification with Visual Explanations（2024.2.26-27读）

提出了为可解释FSL设计的MTUNet。在两个基准数据集上实现了可比较的性能，并通过图像中的模式定性地证明了其强大的可解释性。模型中采用的方法可能类似于人类，因为他们在对从未见过的物体的图像进行匹配时，通常会试图找到共享的模式。这可能是有利的，因为MTUNet给出的解释可以提供对模型实际学习内容的直观解释。