为了提升关系网络图像分类的准确度，在网络中引入多尺度通道注意力机制，提出了一种新的小样本图像分类算法。由于多尺度通道注意力机制能够关注样本特征空间的重要信息，该方法能够提取图像更丰富的多尺度特征，并通过关系度量，改善了分类结果。实验结果表明，在MiniImageNet和Omniglot数据集上，该算法对图像分类精度有明显的提高。
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