CIFAR-FS
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该数据集名为CIFAR-FS，是从CIFAR-100数据集中派生出来的一个少样本学习基准。实验结果显示，在使用未标记数据增强的情况下，分类任务的准确率和排名准确性都有所提高。具体任务包括1次射击5路和5次射击5路的图像分类。
CIFAR-FS is a few-shot learning benchmark derived from the CIFAR-100 dataset. Experimental results demonstrate that both classification accuracy and ranking accuracy are improved when using unlabeled data augmentation. Specific tasks include 5-way 1-shot and 5-way 5-shot image classification.
