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摘要

深度学习方法通常需要大量的有标签数据对模型进行训练，但是在很多现实

任务中，收集并标注大规模数据集是非常困难的。因此，小样本学习的概念便应

运而生。小样本学习旨在训练数据不足的情况下尽可能提升深度学习模型对数据

的学习能力。在小样本学习任务中，小样本图像分类任务的研究较为广泛。该任

务的目标是学习一个具有良好泛化性能的分类模型，当训练样本仅有一个或几个

样本时，该模型也可以快速完成对训练样本的学习。本文主要研究基于度量学习

的小样本图像分类方法，主要研究内容如下：

（1）提出一种基于