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小样本学习（Few-shot Learning, FSL）旨在通过极其有限的小样本（支持集）示例，适应已学到的知识来识别新类别，仍然是计算机视觉中的一个重要开放问题。现有的大多数小样本学习中的特征对齐方法仅考虑图像级别或空间级别的对齐，而忽略了通道差异。我们的观点是，这些方法会导致冗余匹配，从而导致适应性差，而利用通道级别的调整是将学到的知识有效适应到新类别的关键。因此，本文提出了一种动态对齐学习方法，可以根据不同的局部支持信息有效地突出查询区域和通道。