本文介绍了一种名为LRPABN的低秩双线性网络，旨在解决少样本学习中的细粒度分类问题。该模型通过双线性池化和特征对齐层学习有效的距离度量，并在多个数据集上表现优异。研究还提出了多种增强模型泛化能力和分类性能的方法，实验结果显示这些方法在少样本分类中具有显著优势。