在谈论测试数据时，我们可以有每个类的任意数量的示例进行推理。如果它有 20 个类，每个类有一个示例，则无关紧要。

对于此类问题，您可以使用 CNN 分类器，但如果一本书可以由多个作者编写，您应该在最后一层使用 sigmoid 激活而不是使用 softmax。

您可以看到这篇文章解决了与您类似的用例 -链接

每个类只有一个样本，适当的评估指标是有限的。无法估计性能的可变性。

最好只查看一次测试数据集，因此当前设置的价值有限。

一个相关的机器学习领域是一次性学习。

将问题重新定义为案例研究可能会更好，因为没有足够的数据来进行有效的机器学习。