小樣本學習暫時可以理解為無監督或者半監督學習。下面是引用一些其他人的話，不是很官方，但是也基本可以解釋什麼是小樣本學習。
人類非常擅長通過極少量的樣本識別乙個新物體，比如小孩子只需要書中的一些就可以認識什麼是「斑馬」，什麼是「犀牛」。在人類的快速學習能力的啟發下，研究人員希望機器學習模型在學習了一定類別的大量資料後，對於新的類別，只需要少量的樣本就能快速學習，這就是 few-shot learning 要解決的問題。
few-shot learning 是 meta learning 在監督學習領域的應用。meta learning，又稱為 learning to learn，在 meta training 階段將資料集分解為不同的 meta task，去學習類別變化的情況下模型的泛化能力，在 meta testing 階段，面對全新的類別，不需要變動已有的模型，就可以完成分類。
形式化來說，few-shot 的訓練集中包含了很多的類別，每個類別中有多個樣本。在訓練階段，會在訓練集中隨機抽取 c 個類別，每個類別 k 個樣本（總共 ck 個資料），構建乙個 meta-task，作為模型的支撐集（support set）輸入；再從這 c 個類中剩餘的資料中抽取一批（batch）樣本作為模型的**物件（batch set）。即要求模型從 c*k 個資料中學會如何區分這 c 個類別，這樣的任務被稱為 c-way k-shot 問題。
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