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摘要
摘要
小样本学习(Few-shotlearIling,FSL)是一种机器学习技术,旨在通过在高维度
数据中使用少量的样本数据来训练模型。在传统的机器学习中,通常需要大量的数
据才能训练出一个准确的模型。然而,在实际场景中,由于数据获取涉及到安全、
伦理、资源和成本等原因,获得足够数量的数据可能是非常困难的,因此小样本学
习成为了一个备受关注的话题。小样本学习只需要少量的样本就能快速学习,大大
降低了模型训练中人力、物力、财力和时间成本,在数据短缺
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