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文章提出使用降噪自动编码器来生成分类器的权重。并且使用图神经网络实现了这个降噪自动编码机。本质上还是一种学习参数更新策略的元学习算法，使得模型参数能够根据在基础数据集上得到的模型和少量的新样本进行更新

文章提出了用于标签传播的转导传播网络，有四个部分：特征提取，图模型构建，标签传播，损失计算，采用端到端的方式来训练这个网络

这篇文章提出了一种半监督小样本学习的迁移学习模式，它能够充分利用基类和新类上的信息。有三个部分：1.预训练的特征提取器；2.Imprint分类器的权重；3.采用半监督的学来进一步微调模型。