少样本学习（Few - Shot Learning）是一种机器学习范式，旨在让模型在仅有少量训练样本（通常远少于传统机器学习任务所需的样本数量）的情况下，能够快速学习并对新的样本进行准确分类或预测。例如，在一个图像分类任务中，传统方法可能需要成百上千张标注好的图像来训练一个可靠的分类模型，而少样本学习可能只需要每个类别几张（如1 - 5张）图像就能进行学习。

主要方法

• 原型网络（Prototypical Networks）：假设每个类别都有一个原型（通常是该类别样本的均值向量）。在训练阶段，给定少量的样本，计算每个类别的原型。在测试阶段，新的样本通过计算其与各个类别原型之间的距离（如欧几里得距离）来确定类别。例如，对于一个3 - shot（每个类别3个样本）的动物图像分类任务，先计算出每个动物类别样本的中心向量作为原型，然后对于一个新的动物图像，看它离哪个类别原型更近，就将其分类为该类别。
• 匹配网络（Matching Networks）：利用注意力机制来匹配新样本和训练样本。它会学习一个匹配函数，使得新样本能够根据与之前见过的样本的匹配程度来确定类别。在训练过程中，构建一个基于样本相似性的记忆模块，新样本可以与记忆模块中的样本进行匹配。例如，在文本分类任务中，新的文本片段可以通过与之前学习过的文本片段的匹配来确定类别，匹配程度高的类别即为新样本的类别。

• 微调预训练模型（Fine - Tuning Pre - trained Models）：首先在大规模数据集上训练一个基础模型（如在大规模图像数据集上训练的卷积神经网络），这个模型已经学习到了丰富的通用特征。然后，在少样本任务上，对这个预训练模型的最后几层（如全连接层）进行微调。例如，在一个少样本的花卉品种分类任务中，先使用在ImageNet等大型图像库上训练的模型，然后根据少量的花卉品种图像对模型的最后分类层进行调整，使其适应新的花卉分类任务。
• 元学习模型微调（Meta - Learning for Model Fine - Tuning）：结合元学习的思想，学习一个好的模型初始化参数。例如使用MAML（Model - Agnostic Meta - Learning），先在多个相关任务上训练模型以找到一个合适的初始参数，使得在面对少样本的新任务时，模型可以通过少量的梯度更新步骤快速适应新任务。比如在不同的小物体识别任务中训练模型初始参数，当遇到新的少样本小物体识别任务时，模型能快速收敛并有效分类。

基于数据增强的方法

• 生成对抗网络（GANs）辅助数据生成：利用生成对抗网络来生成更多的样本，以增加少样本任务中的训练数据量。生成器生成与真实样本相似的数据，判别器则用于区分真实样本和生成样本。例如，在一个少样本的手写数字分类任务中，GAN可以生成更多的手写数字图像，这些生成的图像与原始的少量手写数字图像一起用于训练分类模型，从而提高模型的性能。
• 自动编码器（Auto - Encoders）辅助数据生成：自动编码器通过学习将输入数据编码为低维表示，然后再解码为与原始数据相似的数据。在少样本学习中，可以利用自动编码器来生成新的数据，增加训练数据的多样性。例如，对于少量的医学影像样本，自动编码器可以生成一些类似的影像，辅助模型学习医学影像中的特征，更好地进行疾病诊断等任务。

应用场景

工业检测领域：在工业产品质量检测中，对于一些新出现的产品缺陷类型，如果只有少量的缺陷样本，少样本学习可以帮助检测系统快速学习这些缺陷的特征，从而有效地检测产品是否合格。

挑战与局限