신경망 의 메타 학습 에서 , 선행 연구 인 Prototypical Network 에서 사용 된 높 은 way 의 학습 을 적용 하 였 다 . 20 - way Omniglot 실험 에서 는 60 개 클 래스 로 구성 된 에피소드 를 , 5 - way miniImageNet 과 tieredImageNet 실험 에서 는 20 개 클 래스 로 구성 된 에피소드 를 학습 에 사용 하 였 다 . 학습 과 테스트 의 클래스 수 가 다르 기 때문 에 테스트 과정 에서 Omniglot 실험 에서 는 60 개 중 20 개 , ImageNet 실험 에서 는 20 개 중 5 개 의 기준 ( reference ) 벡터 를 선택 해야 하 고 , 이 과정 에서 각 클래스 에 새롭 게 label 이 붙여진다 . 각 클래스 별 평균 신경망 출력 들 에 대해 , 가장 가까운 기준 벡터 에 해당 하 는 클래스 의 label 이 붙여진다 . 평균 신경망 출력 과 기준 벡터 사이 의 거리 는 Euclidean 거리 를 이용 해 측정 된다 . 기준 벡터 에 다시 label 을 붙인 후 , Few - shot 학습 을 위한 투영 ( projection ) 공간 M 을 새롭 게 얻 는다 .