نقدم إطارًا مفهوميًا بسيطًا ومروّنًا وشاملًا للتعلم القليل النموذج (few-shot learning)، حيث يجب على المصنف أن يتعلم التعرف على فئات جديدة بناءً على عدد قليل من الأمثلة لكل فئة. طريقتنا، التي تُسمى شبكة العلاقات (Relation Network - RN)، يتم تدريبها من البداية حتى النهاية بشكل كامل. أثناء التعلم الأعلى (meta-learning)، تتعلم هذه الشبكة كيفية تعلم مقياس بُعد عميق لمقارنة عدد قليل من الصور داخل الحلقات، وكل حلقة مصممة لمحاكاة سيناريو التعلم القليل النموذج. بمجرد اكتمال التدريب، تكون شبكة العلاقات قادرة على تصنيف صور الفئات الجديدة عن طريق حساب درجات العلاقات بين صور الاستفسار والأمثلة القليلة لكل فئة جديدة دون تحديث إضافي للشبكة. بالإضافة إلى تقديم أداء أفضل في التعلم القليل النموذج، يمكن توسيع إطارنا بسهولة ليشمل التعلم الصفر (zero-shot learning). تظهر التجارب الواسعة على خمسة مقاييس مرجعية أن نهجنا البسيط يقدم حلًّا موحدًا وفعالًا لكلا المهمتين.