결과 적 으로 , 본 발명 에서 신경망 의 출력 에 task 에 최적 화 된 null 공간 투영 을 수행 하 는 선형 신호 처리 모듈 을 이용 한 메타 학습 알고리즘 을 제안 하 였 다 . 원래 의 feature 공간 의 신호 들 은 실제 분류 가 진행 되 는 다른 공간 으로 선형 투영 되 어 사용 된다 . 임 베 딩 신경망 과 클래스 별 기준 벡터 들 은 전체 에피소드 를 통틀어 학습 되 며 , 투영 공간 은 주어진 에피소드 에 적합 하 게 형성 된다 . 신경망 과 투영 공간 의 결합 은 새로운 과제 ( task ) 에 대해 뛰어난 적응 능력 을 보인다 . 다양 한 few - shot 분류 데이터 셋 들 에 대해서 , 제안 하 는 메타 학습 알고리즘 이 최고 수준 의 성능 을 보이 는 것 을 확인 하 였 다 . 또한 , 메모리 결합 신경망 등 의 다른 거리 기반 의 메타 학습 알고리즘 들 과 제안 하 는 TapNet 사이 의 관계 도 함께 연구 되 었 다 .