仅用984个参数实现MNIST分类,验证集准确率达62.46%
Tall_Abrocoma_3533 · reddit · 2026-08-10
一位开发者分享了在 MNIST 数据集上进行极低参数量与少样本学习的实验。该项目仅使用 10 张图片（每类 1 张）进行训练，并将可学习参数量压缩至 984 个，最终实现了 62.46% 的验证集准确率。
技术实现细节：
- 固定视觉管线：视觉特征提取部分完全固定，通过确定性压缩将特征降至 81 维。
- 原型匹配：可训练部分仅为一个 81 -> 12 的线性层。模型在 12D 空间中通过余弦相似度进行原型匹配。
- 训练策略：每个分类的每个 episode 生成 200 个增强查询，与 10 张未修改的支持集图片进行对比训练。
- 硬件与耗时：训练在联发科 Dimensity 9300+ 芯片的单核（Cortex-X4）上进行，每个 epoch 耗时约 0.5 秒，172 个 epoch 总耗时约 90 秒。
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