少样本学习（Few-Shot Learning）是机器学习领域的一个热门研究方向，它旨在使机器能够从少量样本中快速学习并泛化到未见过的任务。以下是一些关于少样本学习的要点：
核心思想
- 少量样本学习：在训练阶段，只使用非常有限的样本（通常是几个或几十个）。
- 快速泛化：利用这些少量样本，模型能够在测试阶段快速适应新任务。
应用场景
- 新类别识别：在图像识别任务中，面对从未见过的类别，如何快速准确地进行识别。
- 快速适应：在个性化推荐系统中，如何快速适应新用户的行为模式。
技术方法
- 元学习（Meta-Learning）：通过学习如何学习来提高模型的泛化能力。
- 迁移学习（Transfer Learning）：利用已有的知识迁移到新任务中，减少对新样本的需求。
- 生成模型（Generative Model）：通过生成模型来生成新的样本，扩大训练数据集。
本站资源
了解更多关于少样本学习的信息，可以参考以下资源：