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少样本分类具有挑战性，因为训练集的数据分布可能与测试集大不相同，因为它们的类不相交。这种分布变化通常会导致泛化能力差。流形平滑已被证明可以通过扩展决策边界和减少类表示的噪声来解决分布偏移问题。此外，流形平滑度是半监督学习和转导学习算法的关键因素。在这项工作中，我们建议使用嵌入传播作为无监督的非参数正则化器，用于小样本分类中的流形平滑。嵌入传播利用基于相似图的神经网络提取特征之间的插值。我们凭经验表明嵌入传播会产生更平滑的嵌入流形。我们还表明，将嵌入传播应用于转导分类器在 miniImagenet、tiere

小样本学习相当于学习表示和获取知识，以便可以在监督和数据有限的情况下解决新颖的任务。通过可同时使用整个测试集的直推式推理和可使用更多未标记数据的半监督学习，可以提高性能。针对这两个设置，我们引入了一种新算法，该算法利用标记和未标记数据分布的流形结构来预测伪标签，同时平衡类并使用有限容量分类器的损失值分布来选择最干净的标签，迭代地提高伪标签的质量。