本文介绍了一种通过引入随机局部胜者通吃（LWTA）激活的深层网络来解决元学习问题的方法。该网络能够提取稀疏随机性质的输入数据表示，并在少样本图像分类和回归实验中取得了最先进的预测准确性。此外，在主动学习设置中，该方法还能减少预测误差并降低计算成本。