本研究提出了一种新算法CART-ELC，通过在限制的超平面集合上进行穷举搜索，诱导斜决策树。CART-ELC在小型数据集上表现出色，显著提升了分类准确性，生成的决策树更简洁易懂。

该研究提出了一种结合自组织映射（SOM）与视觉变换器（ViTs）的方法，以解决ViTs在小型数据集上的表现问题。研究表明，这种结合显著提升了无监督和有监督任务的性能，具有重要的实际应用潜力。

本研究提出GLoG-CSUnet，旨在解决视觉变换器在医学图像语义分割中对局部空间信息建模不足的问题，尤其在小型数据集上。实验结果表明，该方法显著提高了分割精度，具有广泛的应用潜力。

本研究提出了一种对抗性学习方法，旨在提高生物医学基础体积模型在小型数据集上的泛化能力，并设定了多模态配准和少样本分割的新标准。

本研究通过弱监督方法减少了奖励模型训练对人工标注数据的依赖。结果显示，弱监督在小型数据集上显著提升模型表现，但在大型数据集上的效果减弱。

本研究提出了CPSample方法，解决了小型数据集上扩散模型训练的准确性问题，显著提高了模型在防御成员推断攻击方面的稳健性，并有效防止模式崩溃。

介绍了FT-TabPFN增强版本，用于表格分类，通过特征标记化层处理分类特征，通过微调下游任务提高模型功能和准确性，适用于小型数据集，无需额外训练。