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摘要： 针对目前小样本学习中存在的问题，设计一种新的网络结构及其训练方法以改进小样本学习. 该网络在特征嵌入部分
采用卷积网络并结合多尺度滑动池化方法以增强特征提取. 网络主体结构为类孪生网络，以便于通过样本间的对比从小样本数据中学到语义. 网络的训练方法采用嵌套层次的参数更新
以保证收敛的稳定性.（剩余9409字）
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基于对比学习方法的小样本学习
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