数据学习

什么是小样本学习

小样本学习是一种机器学习技术，致力于在仅有少量训练数据的情况下实现高效准确的学习与预测。这种技术特别适用于数据稀缺或数据收集成本高昂的情况，如医疗诊断、个性化推荐等领域。

传统机器学习方法通常要求大量的标注数据来保证模型的性能和准确性。然而，在实际应用场景中，获取大量高质量的标注数据往往面临着巨大的挑战，特别是在生物医学研究、小众产品开发等领域的数据收集尤为困难。

通过使用小样本学习技术，可以在有限的数据资源下挖掘出更多有用的信息，从而提高模型的学习效率和泛化能力。这不仅能够减少对大规模数据集的需求，还能降低因过度依赖大数据而导致的隐私泄露风险等问题。