miniImageNet和omniglot数据集在元学习和小样本学习领域应用广泛，但是网上很少有对minilmageNet数据集的介绍，因此，在这里对数据集做一下简单的介绍。
ImageNet简介
miniImageNet数据集节选自ImageNet数据集。ImageNet是一个非常有名的大型视觉数据集，他的建立旨在促进视觉识别研究，训练ImageNet数据集需要消耗大量的计算资源，Image为超过1400万张图像进行了注释，而给至少100万张图像提供了边框。
ImageNet包含2万多个类别，比如：“气球”、“轮胎”和“狗”等类别，ImageNet的每个类别均有不少于500张图像。
训练这么多图像需要消耗大量的资源，因此在2016年google DeepMind团队Oriol Vinyals等人在ImageNet的基础上提取出了miniImageNet数据集。
miniImageNet介绍
来源
DeepMind团队首次将miniImageNet数据集用于小样本学习研究，从此miniImageNet成为了元学习和小样本领域的基准数据集。
DeepMind的那篇小样本学习的论文就是大名鼎鼎的Matching Network的来源: Matching Networks for One Shot Learning 。
miniImageNet包含100类共60000张彩色图片，其中每类有600个样本，每张图片的规格为84 × 84 84 \times 8484×84。通常而言,这个数据集的训练集和测试集的类别划分为**：80 : 20 80:2080:20**。相比于CIFAR10数据集，miniImageNet数据集更加复杂，但更适合进行原型设计和实验研究。
- minilmageNet数据集更适合进行模型设计和实验研究。
数据集架构
数据集中的 图片示例
