強化学習の文脈で出てくるような Maximum Entropy をベースにしたサンプリングメソッド (Maximum Entropy Sampler) を導入した。 これにより無相関な画像をサンプリングする。 patches of interestsとbackgroundを決定して両方を利用する。

OmniglotデータセットとmniImagenetで実験。 OmniglotではBaselineモデルと比較した。 miniImagenetでは 他の手法と比較して、1-Shotでは一番高い精度を、5-Shotでは、Protonet#に次いで2番目に高い精度を出した。