few-shot learning是什么意思？

few指的是有标签的样本少，few-shot learning就是小样本学习

正常来说在多标签分类，或者图像识别深度学习模型需要每一类标签都有大量的样本；而实际上可能比较难获得大量的样本，few-shot learning就是要针对这种情况

为什么我们相信可以解决这种难题呢？因为人类就可以，给一个小孩看一张“斑马”的照片，小孩一定能从马、河马、斑马中挑出斑马

现在few-shot learning的解决办法包括：基于元学习meta learning、基于Finetune、基于metric、匹配网络（matching networks）、原型网络 （Prototypical Networks）、基于graph neural network、模型无关自适应（Model-Agnostic）