少样本学习通过使模型能够利用最少的训练数据学习新的视觉概念来改进图像识别系统。传统的深度学习方法需要每个类别数千个标记样本才能达到高精度，这在数据稀缺或收集成本高昂的场景下是不切实际的。少样本学习通过使用元学习或迁移学习等技术，让模型从少量样本（例如，每个类别 1-10 张图片）中进行泛化来解决这个问题。例如，在 ImageNet 等大型数据集上预训练的模型可以仅使用少量图像进行微调，以识别稀有动物物种，从而减少对大量标记数据集的依赖。
少样本学习中的一个关键方法是元学习，模型在各种任务上进行训练，以学习适应新类别的通用策略。例如，元学习器可以在区分不同狗品种的任务上练习，然后利用这些经验快速识别每个类别只有五个样本的新鸟类物种。另一种方法涉及使用预训练的特征提取器（如 ResNet 或 Vision Transformers）生成嵌入，然后使用相似性度量进行比较。一个实际应用可以是医学影像：一个在常见 X 光异常上训练的系统可以仅使用三个带注释的扫描图来适应检测罕见疾病，利用对解剖结构的先验知识。
开发者通过减少部署时间和成本而受益于少样本学习。团队无需整理大型数据集，就可以构建可增量适应的系统。例如，零售商品识别系统可以在无需重新训练整个模型的情况下，仅通过少量手动标记（比如五张产品照片）即可将其目录中添加新商品。这种灵活性在动态环境中特别有用，例如社交媒体内容审核，其中新的不当内容类别频繁出现。通过结合原型网络（将嵌入围绕类别原型进行聚类）或数据增强（合成生成有限样本的变体）等技术，少样本模型即使在稀疏数据下也能保持鲁棒性，从而使图像识别系统更具可扩展性和适应性。