Meta-Dataset ist ein groß angelegter Benchmark für das Lernen mit wenigen Stichproben. Dieser Datensatz beschränkt sich nicht auf kleine Stichprobenaufgaben (er erfordert keine festen Methoden und Linsen) und stellt daher ein realistischeres Szenario dar.

Der Datensatz besteht aus 10 Datensätzen aus unterschiedlichen Bereichen:

1. ILSVRC-2012 (ImageNet-Datensatz, bestehend aus natürlichen Bildern aus 1.000 Kategorien.)
2. Omniglot (handschriftliche Zeichen, einschließlich 1.623 Kategorien)
3. Flugzeuge (Flugzeugbilddatensatz, enthält 100 Kategorien)
4. CUB-200-2011 (Vogeldatensatz, enthält 200 Kategorien)
5. Beschreibbare Texturen (verschiedene Arten von Texturbildern, darunter 43 Kategorien)
6. Quick Draw (345 Schwarz-Weiß-Skizzen in verschiedenen Kategorien)
7. Pilze (ein großer Pilzdatensatz mit 1.500 Klassen)
8. VGG Flower (ein Datensatz mit 102 Blumenbildern),
9. Verkehrszeichen (deutsche Verkehrszeichenbilder, darunter 43 Kategorien)
10. MSCOCO (Bilder von Flickr gesammelt, einschließlich 80 Kategorien)

Die Verkehrszeichen- (GTSRB) und COCO-Datensätze im Metadatensatz nehmen nicht am Training teil und werden nur zur Überprüfung oder zum Testen verwendet. Die verbleibenden 8 Datensätze werden in Trainings-/Validierungs-/Testsätze ungefähr im Verhältnis 70%/15%/15% aufgeteilt.