近年，深層学習においてZero-shot Learningの研究が進められている．Zero-shot Learningとは，事前学習した既知のデータの知識を利用して未知のデータを処理する能力を獲得する学習手法である．先行研究のPrototypical Networkは，入力データを低次元の埋め込み空間に出力するEmbeddingを行い，埋め込み空間内で各クラスのクラスターが離れるように学習する．
本研究では，Prototypical Networkの中間層において，2クラス間に共通する部分特徴を学習することで，未知のクラスのクラスターをよりはっきりと分離することができる学習手法を提案する．