面向高级用户的少样本学习解释

少样本学习是机器学习的一个分支，旨在开发能够用极少的训练样本对新类别或任务进行泛化的模型。

通常在训练过程中，会看到许多类别并拥有充足的数据，以学习良好的表示模型。

在少样本学习中，期望模型通过迁移学习或元学习，能够快速适应仅有少量样本的全新未知类别。

知名方法例如原型网络、匹配网络或模型无关元学习（MAML），用于提升快速学习的能力。

这些方法在图像识别、语音处理或机器人技术等领域尤为有用，因为新类别常常伴随少量数据出现。