小样本学习使模型能够通过利用先验知识和有效的泛化策略，以最少的标记示例适应新任务。该模型不是从头开始训练，而是利用其在多样化、大规模数据集上进行初始训练期间所学到的模式和关系的现有理解。这种基础知识使其能够仅从几个示例中快速推断出特定于任务的模式，从而绕过对大量标记数据的需求。
该过程通常涉及两个关键机制。首先，在初始训练阶段，模型接触到广泛的任务或数据领域，这有助于它学习特征的通用表示。例如，在数千个对象类别上训练的视觉模型可以了解形状、纹理和空间关系。当面对一项新任务时——比如仅使用三张图像对一种稀有鸟类进行分类——该模型使用其预先训练的特征检测器（例如，边缘或颜色过滤器）来识别新示例中的相关模式。其次，诸如注意力机制或基于度量的方法（例如，将新示例与典型的类表示进行匹配）之类的架构技术允许模型专注于有限数据中的区分性特征。在自然语言处理中，模型可以通过将少量提供的示例与其现有的语言结构和情感线索知识对齐，从而适应利基领域的情感分析。
实际实现通常使用元学习框架，其中模型在训练期间练习跨模拟小样本场景的“学习学习”。例如，在像 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 这样的系统中，优化模型以在新任务到达时进行小的、有效的参数调整。这模仿了开发人员如何使用少量的医学图像来微调预先训练的图像分类器：该模型从基线医学特征识别（例如，组织纹理）开始，并根据新示例快速调整其决策边界。通过结合这些策略，小样本学习弥合了广泛的预训练和专门任务之间的差距，而无需昂贵的数据收集。