该研究提出了一种解决跨域 few-shot 分类问题的方法，通过让网络在训练阶段访问一小部分无标签图像，并使用跨层级知识蒸馏和特征去噪操作来提取更有区分度的特征。该方法在1-shot和5-shot分类任务上分别提升了5.44%和1.37%。