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中图分类号TP391.1;TP18文献标志码A
0 引言
在传统的深度学习任务中，模型通常需要大量的标记样本来进行训练，以便能够在未标记的数据上做出准确的预测.然而，在一些现实场景中，获取大量标记样本通常是昂贵、耗时或困难的.因此，以元学习[1]（Meta-Learming，ML）为代表的少样本学习（剩余19093字）
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一种增强自适应性和可解释性的元学习框架
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