FC100 全称 Fewshot-CIFAR100，拆分自 CIFAR100 数据集，用于少样本学习。 FC100 数据集共包含 100 个类别，每个类别有 600 张图像，合计 60,000 张图像。

FC100 数据集不是按照类别（Class）进行划分的，而是按照超类别（Superclass）进行划分的。该数据集共包含 20 个超类别（60 个类别），其中训练集有 12 个超类别，验证集有 4 个超类别（20 个类别），测试集有 4 个超类（20 个类别）。图像大小为 32 × 32 像素，较小的图像尺寸使得小样本学习更具挑战性。