小样本学习是什么意思？

它利用在大型多样化数据集训练过程中获得的先验知识。这种方法高度依赖模型迁移知识和发现新示例与先前见过的模式之间相似性的能力。它通常使用支持集（每类少量示例）和查询集进行评估。性能高度依赖于预训练数据的相关性以及新任务的底层相似性。

它主要应用于获取大型标注数据集不切实际或代价高昂的场景。关键使用案例包括将预训练语言模型适应小众自然语言处理任务、专业图像识别和低资源环境。这种方法通过提升模型适应性和降低数据标注成本来创造价值。