面向开放世界的少样本学习：综述与展望
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统少样本学习在真实环境中所遇到的假设不符合的问题，特别是在开放世界的动态、不完整情境下。通过对现有方法进行分类和比较分析，提出了一种适用于开放世界的少样本学习的新视角和研究方向，旨在推动人工智能领域的发展与进步。
深度学习在数据和计算资源需求上的局限性使其在数据受限的应用中不实用。Few-Shot Learning（FSL）通过快速适应新任务来解决这些限制，并取得了显著增长。本综述提供了FSL的定义、关系、分类法和应用。最后讨论了该领域的趋势、挑战和未来研究方向。
