前言

人类可以从很少的样本中获取新的概念，比如一个小孩儿能从书中的一张图片知道什么是长颈鹿。但是对于深度学习系统来说，要学习一个新的类别需要成百上千的样本。因此对one-shot learning的研究就变得非常重要。什么是one-shot learning呢？也就是让系统能从很小一部分的带标记的样本中学习一个新类别。

深度学习一般需要较大型的数据集，当数据集变小时，会产生过拟合问题，数据增强和正则化技术虽然能够缓解过拟合，但不能完全解决这个问题。而且，就算使用数据增强和正则化，学习速度依然很慢，并且仍要基于较大的数据集，要使用SGD进行很多次的权重更新。作者认为，这主要是由于模型的参数化方面（parametric aspect），这些模型就是参数化模型（parametric model），即训练样本需要通过模型来缓慢地学习它的参数。

与参数化模型相反，非参数化模型（non-parametric model）允许新样本被快速地同化，即快速学习新样本。比如最近邻模型（nearest neighbors）不需要任何训练，它的性能取决于所选择的度量。本文的目标是将参数化模型和非参数化模型中的最佳特征结合起来，即快速获取新样本，同时对常见样本进行归纳。

本文的贡献有以下几个方面：

• 模型的提出：本文提出了Matching Nets（MN），它是一种神经网络，利用了attention和memory，从而能够快速地学习；
• 训练过程：本文的训练过程基于一个简单的机器学习原则，即测试和训练的条件必须匹配。也就是说，为了使MN能够快速学习，在训练网络时每个类别只有很少的样本，就和测试的时候一样，在测试的时候会提供一个新类别，而这个新类别中也只包含很少的样本。
• 为ImageNet和Omniglot上的one-shot learning实验设置了benchmark