少样本学习的基本思想

少样本学习的基本思想是通过利用有限数量的训练样本来提升模型的泛化能力，尤其是在数据稀缺的情况下。它通常涉及以下几个关键概念：

1. **迁移学习**：从大规模预训练的数据集中学习通用特征，然后在小规模特定任务上微调这些特征，以提高对新领域的适应性[^4]。

2. **半监督学习**：利用少量标记数据与大量未标记数据来训练模型，通过自学习或图神经网络等技术挖掘潜在的模式[^5]。

3. **强化学习**：通过模拟环境交互，在有限次数的试验中学习最优策略，适用于游戏、机器人控制等领域[^6]。

4. **元学习**：设计模型能够快速适应新的任务，通过学习学习过程本身来优化未来任务的学习效率[^7]。

5. **数据增强**：通过对现有样本进行变换（如旋转、裁剪）来生成额外的训练数据，扩充样本集[^8]。

6. **正则化**：减少模型复杂度，防止过拟合，从而更好地应对小样本挑战[^9]。