少样本学习是一种方法，计算机通过极少的示例学习解决新任务。

想象一下，你正在学习一项新运动，只练习了几次——但你已经能理解并应用其中的一些内容。

计算机也是类似地尝试从少量数据中快速学习，而不需要大量的练习样本。

当数据稀缺或数据收集成本高且耗时时，这一点尤为重要。

这样，计算机能够更灵活、更快速地应对新情况。