类别间边界清晰且类内紧凑
该框架从任务级和原型查询级两个层面校正少样本嵌入分布，显著提升少样本学习性能。
Heng, Tian · Chi, Ziqiu · 王喆 · Guo, Wei · Yang, Mengping · Xu, Xinlei
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024
该框架可以作为一个模块插入现有少样本学习模型中，无需重新设计整个流程。
通过基于分布的伪标签升级方法，不依赖置信度分数也能可靠地筛选高置信度伪标签样本。