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中文摘要
小样本学习是指从只有很少样本的数据集中学习到一个有效的分类器。深度学
习通常需要大量的数据进行训练，而在现实世界中，我们通常只能获得有限的数据，
深度学习在处理小样本问题时表现往往不尽如人意。面临的主要困境包括：1）数
据有限，无法满足深度学习所需的大量数据，模型很难进行有效的学习。2）传统
的迁移学习方法通常也难以处理小样本问题。因为在小样本学习中，不同的任务之
间往往有很少的重叠，模型无法从已有的数据中学习到足够的知识。3）在小样本
学习中，模型需要在非常少的数据上进行训练。因此，模型的复
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