在机器学习领域，随着数据量的减少，如何有效地进行学习成为了一个挑战。传统的机器学习模型依赖于大量的样本来识别对象，但在样本有限的情况下，这些模型的表现往往不尽如人意。近年来，机器学习领域出现了一些新概念，如少样本学习、零样本学习和单样本学习，它们旨在通过较少的样本甚至零样本来识别数据。这些方法通过理解已知和未知类别之间的相似性，使计算机能够基于学习到的属性进行有根据的猜测，从而识别新对象。
少样本学习的重要性与应用
少样本学习是指用极少量的数据来训练模型，这与传统的需要大量数据的训练方式不同。少样本学习是元学习的一个例子，它在元训练阶段训练多个相关任务，以便在只有很少样本的未见数据上也能很好地泛化。少样本学习的重要性在于它减少了数据收集的需求，从而降低了数据收集和计算成本。在监督或无监督机器学习工具因数据不足而难以进行预测的情况下，少样本学习特别有用。人类可以轻易地在看过几个样本后对不同的手写字符进行分类；然而，对于机器来说，要识别这些手写字符需要大量的数据进行训练。少样本学习是一个测试基础，期望计算机能够像人类一样从几个样本中学习。