MiniImagenet是由美国斯坦福大学的研究人员提出的一种小规模图像数据集。它旨在为小规模分类学习问题提供一个基准数据集。MiniImagenet中选取的类别具有广泛的应用领域,包括人物、物品、自然场景、建筑等。 MiniImagenet的类别主要来自于ImageNet数据集中的1000个类别,并被分成了26个充满多样性的类别群组。这些群组是根据...