我们提出KGTN-ens框架，该框架在近期提出的知识图谱迁移网络（Knowledge Graph Transfer Network, KGTN）基础上进行扩展，旨在以较低成本融合多种知识图谱嵌入表示。我们在少样本图像分类任务中，采用不同组合的嵌入表示对所提方法进行了评估。此外，我们构建了一种新的知识源——Wikidata嵌入，并将其应用于KGTN与KGTN-ens的性能比较。实验结果表明，在ImageNet-FS数据集上，对于大多数测试设置，我们的方法在top-5准确率方面均优于原始的KGTN模型。