本文比较了几种few-shot分类算法，强调在深层网络中减少类内变异的重要性。研究表明，自监督学习在小类别识别中优于传统方法，并提出了提高少样本识别准确率的策略。同时，探讨了数据集偏见对分类性能的影响，并呼吁改进评估标准。