20 way Omniglot 분류 실험 에서 는 각 클래스 당 15 개 의 쿼리 이미지 로 구성 된 10 만 개 의 학습 에피소드 를 이용 해 학습 을 진행 하 였 고 , 5 - way miniImageNet 과 5 - way tieredImageNet 분류 실험 에서 는 각 클래스 당 8 개 의 쿼리 이미지 로 구성 된 5 만 개 의 학습 에피소드 를 이용 해 학습 을 진행 하 였 다 . 모든 실험 에서 , 메타 학습 진행 과정 에서 가장 높 은 validation 정확도 를 갖 는 모델 을 저장 하 여 테스트 에 사용 하 였 다 .