该研究提出了一种适用于任意类别和任意样本数的少样本学习嵌入方法，通过定义隐式的类别表示函数和学习原型和模型参数来实现，其中类别嵌入涵盖了度量学习，并能够在不拥挤的类别表示空间中添加新类别，并取得了基准数据集最好的性能表现。

May, 2019

本研究提出，以 meta-training data 为基础，先学习一个监督或自我监督的表征，再在表征上训练线性分类器，可以优于现有的 few-shot learning 方法。自教学技术可以进一步改善。这表明好的学习嵌入模型比复杂的元学习算法更有效。

Mar, 2020

本文提出一种少样本学习方法，即使用原型网络从小样本中抽象出原型，将其映射到一个度量空间中，比较测试样本和原型之间的距离来进行分类，同时还将其拓展到零样本学习，取得了最先进的结果。

Mar, 2017

本研究针对数据稀缺度的问题，提出了一种利用距离度量学习方法和基于图表征学习的分类模型的 few-shot 学习方法，同时在嵌入空间中实现了任务驱动嵌入，最后提出了一种基于 MixUp 的在线数据增强技术。

Jun, 2022

提出了一种名为 MetaOptNet 的元学习方法，该方法使用线性预测器作为基本学习器来学习用于少样本学习的表示，并表现出了在一系列少样本识别基准测试中，在特征大小和性能之间提供更好的折衷方案，并取得了最先进的性能。

Apr, 2019

本文提出在 few-shot classification 问题中采用深度神经网络集成来解决分类器高方差的问题，通过引入新策略鼓励网络相互合作来提高分类性能，实验结果表明该方法在 mini-ImageNet 和 CUB 数据集上显著优于当前的 meta-learning 技术。

Mar, 2019

本文主要研究了基于简单特征变换的最近邻分类器在 few-shot 学习上的精度，并发现在 miniImageNet 数据集中，使用平均值减法和 L2 归一化的最近邻分类器在三个设置上优于之前的结果。

Nov, 2019

提出了一种基于强化学习和元学习的框架来解决 few-shot learning 问题，通过稳定的损失函数来学习最佳的优化算法，从而实现了对参数的更新。实验结果表明该方法在准确率和 NDCG 指标上均超过了现有的替代方法，并且可扩展到网络结构搜索。

May, 2020

本文提出了一种简单的机器学习方法，通过采用特定的子空间正则化方案，让新增类别的权重向量与现有类别的权重向量所构成的子空间尽量接近，实现了使用普通逻辑回归分类器进行少样本类别增量学习的目的，该方法在 miniImageNet 数据集上优于当前的前沿方法 22％，并可以直接扩展以包含有关新类的其他信息，进一步提高 2％的准确性。因此，简单的几何正则化类表示法是持续学习的有效工具。

Oct, 2021

本文提出一种基于元度量学习的学习方法，在 $k$-shot $N$-way 和多样化领域任务及灵活标签数量等新设置中均具有优异性能。

Jan, 2019