小樣本學習——概念、原理與方法簡介（Few-shot learning）
Few-shot learning (FSL) 在機器學習領域具有重大意義和挑戰性，是否擁有從少量樣本中學習和概括的能力，是將人工智能和人類智能進行區分的明顯分界點，因爲人類可以僅通過一個或幾個示例就可以輕鬆地建立對新事物的認知，而機器學習算法通常需要成千上萬個有監督樣本來保證其泛化能力。原則上我們將FSL方法分爲基於生成模型和基於判別模型兩種，其中基於元學習的FSL方法值得特別注意。 到目前爲止
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