小样本学习：在数据荒漠中点石成金的魔法 想象一下，你是一位经验丰富的植物学家，走遍世界各地，见识过无数奇花异草。有一天，你来到一个偏远的小岛，发现了一种从未见过的植物。它长着紫色的叶子，开着金色的花朵，散发着淡淡的柠檬香气。你手头只有几张这种植物的照片，甚至连它的名字都不知道。 如果让你来识别这种植物，你会怎么做？ 对于我们人类来说，这似乎不是什么难事。我们会仔细观察照片，记住它的特征，然后把它和我们大脑中已有的植物知识进行对比。即使我们之前从未见过这种植物，我们也能通过它的一些独特特征，推断出它可能属于哪个科，或者和哪些植物有亲缘关系。 但是，如果把这个问题交给计算机，结果可能就完全不同了。 传统的机器学习模型，就像一个需要大量“喂养”的宝宝。它们需要成千上万，甚至数百万张图片才能学会识别一种新的植物。如果只有几张图片，它们就会变得不知所措，无法准确地识别这种植物。 这就是小样本学习 (Few-shot Learning) 要解决的问题。它就像一种魔法，可以让计算机在只有少量数据的情况下，也能像我们人类一样，快速地学习和识别新的事物。 为什么我们需要小样本学习？ 在现实世界中，我们经 …