什么是小样本学习

小样本学习是一种机器学习方法，使模型能够仅用少量训练示例识别新类别或概念。它代表了与传统模型（每个类别需要大型数据集）的重大转变。

这种方法利用元学习、迁移学习或度量学习等技术。元学习通过在训练期间模拟小样本场景来训练模型，使其能够快速适应新任务。迁移学习利用从相关任务大型数据集中获得的知识。该方法在数据收集成本高昂或耗时的领域特别有价值，例如专业医学成像或制造业中的稀有缺陷识别。

其主要价值在于克服传统AI对高数据依赖的障碍，在新的、数据稀缺场景中实现更快部署。它提升了模型适应性，减少了数据收集和标注的费用与时间。应用跨越个性化推荐、快速诊断和稀有事件解读等领域。