【源码】基于PaddlePaddle框架的小样本学习图神经网络模型

项目简介

本项目基于PaddlePaddle框架实现小样本学习图神经网络模型。小样本学习旨在少量样本情况下，让模型快速识别新样本或分类新类别。本项目借助构建图神经网络模型，达成小样本学习场景下的高效学习与分类能力。

项目的主要特性和功能

• 图神经网络模型：以图神经网络为核心，构建图结构呈现输入数据关系，运用图卷积操作学习节点特征表示。
• 小样本学习能力：可在少量样本条件下，快速学习并识别新样本或分类新类别，具备出色的小样本学习能力。
• 多模态输入支持：支持图像和文本等多模态输入，能在不同模态间共享信息，提升模型泛化能力。
• 预训练模型：提供预训练的模型参数，用户可直接加载使用或基于其微调，加快模型训练速度。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装PaddlePaddle框架并完成相应环境配置。
2. 数据准备：依据项目需求，准备好训练、验证和测试数据集。
3. 模型训练：利用提供的脚本和命令行参数开展模型训练，根据数据集和任务选择合适训练参数。
4. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率等指标。
5. 模型使用：加载预训练模型或训练好的模型，用于新数据的分类或识别任务。

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