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面向开放世界的少样本学习：综述与展望
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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Few-Shot Learning（FSL）旨在通过快速适应新任务来解决深度学习的局限性。
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FSL在最近几年取得了显著增长。
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综述提供了FSL的定义、与不同学习领域的关系、新分类法及实际应用。
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讨论了FSL领域的趋势、挑战和未来研究方向。
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