少样本学习

少样本学习是机器学习领域中的一个专门分支，源自更广泛的监督学习范畴。它主要致力于解决在仅有少量标注数据的情况下，训练模型以进行精准预测或分类这一艰巨挑战。与传统机器学习通常需要大量数据集进行训练不同，少样本学习探索的是让模型能够从少量示例中有效学习的方法。