従来のFew-shot Learningは大規模データセットの学習により実現されてきたが、相互情報量（Mutual Information）最大化を考慮した自己教師あり学習を用いることで少量の自己教師でも理想状況では教師あり学習を超える性能を実現することを実証した。

従来のFew-shot Learningの手法（MAMLやProtoNetなど含む）と比較しても良好な性能を示している。