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本发明涉及一种基于样本级注意力网络的少样本学习方法，包括步骤：将支撑集的样本和查询集的样本分别输入到特征提取模块中，得到相应的支撑集特征向量和查询集特征向量；将每个类对应的支撑集特征向量输入到样本级注意力网络模块中得到每个类别的类原型；通过...
该专利属于福州大学所有，仅供学习研究参考，未经过福州大学授权不得商用。

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