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Few-Shot Learning（少样本学习） 是机器学习领域的一个重要分支

核心目标

让模型仅通过少量标注样本（通常是 1–5 个样本 / 类别），就能快速学习并泛化到新的任务或类别上，模拟人类 “举一反三” 的学习能力

传统机器学习的痛点

传统监督学习（如深度学习）需要海量标注数据才能训练出高性能模型（比如图像分类需要数万张标注图片）
但现实中很多场景数据标注成本高、样本稀缺（如医疗影像、小众语种翻译）
Few-Shot 正是为解决这个问题而生

关键概念区分

Zero-Shot Learning（零样本学习）：
完全没有目标类别的标注样本，模型通过先验知识（如类别属性）识别新类别

Few-Shot Learning（少样本学习）：
每个目标类别仅提供 K 个标注样本（称为 K-shot，比如 1-shot、5-shot）

Meta-Learning（元学习）：
很多 Few-Shot 方法基于元学习实现，核心是 “学会如何学习”—— 模型先在大量小任务上训练，获得通用学习能力，再快速适配新任务。

核心实现思路

Few-Shot 的核心是利用已有的大量基础数据，学习通用特征表示或学习策略，从而在新任务上用少量样本快速收敛，主流方法两类：

基于度量学习的方法

核心逻辑：学习一个特征提取器，让同类样本的特征距离近，异类样本距离远。
典型算法：Siamese Network（孪生网络）、Prototypical Network（原型网络）。

举例：
在 5-shot 图像分类任务中，先对每个类别的 5 个样本提取特征，计算该类别的 “特征原型”
新样本提取特征后，与哪个原型距离最近，就判定为哪个类别

基于元学习的方法

核心逻辑：训练模型的 “学习能力”，而非直接训练任务模型
典型算法：MAML（Model-Agnostic Meta-Learning），即 “与模型无关的元学习”。

举例：
模型先在大量不同的小任务上训练（每个任务都是少样本场景），学会快速调整参数
遇到新的少样本任务时，只需用少量样本做 1–2 步梯度更新，就能得到很好的效果

Agnostic：æɡˈnɒstɪkn. 不可知论者

典型应用场景

数据稀缺领域：
医疗影像诊断（罕见病样本少）、工业缺陷检测（小众缺陷类型）、小众语种翻译

快速适配新任务：
推荐系统快速适配新用户群体、机器人快速学习新动作、NLP 领域的小样本文本分类 / 命名实体识别

大模型微调：
大模型（如 GPT、LLaMA）的小样本微调（Few-Shot Fine-Tuning） 是热门方向
用少量领域数据微调大模型，就能让模型适配特定行业需求（如法律文档分析、医疗报告生成）

与大模型 Few-Shot Prompting 的关系

在大语言模型（LLM）中，Few-Shot Prompting 是少样本学习的一种应用形式：
不需要微调模型参数，只需在 prompt 中给出 K 个示例（比如 “输入 A→输出 B；输入 C→输出 D”），模型就能模仿示例完成新任务

举例：
要做 “产品评论情感分类”，prompt 中给出 3 个示例（好评→正面，差评→负面），模型就能对新评论分类，无需训练数据

总结

Few-Shot Learning 的本质是打破 “数据越多效果越好” 的传统认知，让模型从 “依赖海量数据” 转向 “依赖通用学习能力”
是实现通用人工智能的关键技术之一