本次介绍的论文
《Prototypical Networks for Few-shot Learning》
原型网络是解决小样本分类问题的一个比较实用且效果还不错的方法，这篇论文是在2016年NIPS上的一篇论文《Matching Networks for One Shot Learning》的基础上，进行了改进后而来的，改进后的方法简单且实用。本次将对这篇论文进行介绍和总结。
有关小样本学习是什么的介绍，请看上一篇博客浅述小样本学习以及元学习。
在小样本分类问题中，最需要解决的一个问题是数据的过拟合，由于数据过少，一般的分类算法会表现出过拟合的现象，从而导致分类结果与实际结果有较大的误差。为了减少因数据量过少而导致的过拟合的影响，可以使用基于度量的元学习方法，而原型网络便是。在此方法中，需要将样本投影到一个度量空间，且在这个空间中同类样本距离较近，异类样本的距离较远，如图：
在这个投影
