属性情報を予測するabsolute learningと、画像ペアの属性情報の類似性を予測するrelative learningを組み合わせたAbsolute-relative Learning (ArL)を提案。また、データ拡張を属性ラベルの代わりとすることでカテゴリーラベルや属性情報なしでもArLを適用する手法を提案。

miniImageNetやCUB-200-2011に対して、RelationNetやSecond-order Similarity Net等のベースラインと組み合わせることで、2~4%の精度向上が得られる。