本文提出了一种名为SCAM-Net的新方法，旨在解决少样本图像分类中的监督崩溃问题。该方法借鉴人类互补学习系统，能够在有限样本中快速捕捉和整合语义特征。实验结果表明，该模型在多个基准数据集上表现优异，有望提升少样本学习效果。