少样本学习在实际应用中面临着诸多挑战，主要原因是它依赖于最少的训练数据。虽然该方法旨在从小数据集进行泛化，但真实世界的数据通常包含噪声、变异性和边缘情况，这些在有限的示例中并没有得到很好的体现。例如，一个针对每种疾病类别训练了五张 X 光片的医疗成像模型可能无法考虑到成像设备、患者人群或非典型症状表现的差异。与传统模型可以通过更多的数据来改进不同，少样本系统对所提供的少量示例的质量和多样性高度敏感。如果这些示例没有捕捉到所有可能的输入的全部范围，模型的准确性就会急剧下降。这使得在医疗保健或自动驾驶等关键应用中很难信任这种系统，因为错误可能会产生严重的后果。
另一个挑战是设计能够在泛化和特定任务适应之间取得平衡的架构。少样本方法通常使用元学习（在许多相关任务上进行训练）或迁移学习（调整预训练的模型），但两种方法都有局限性。例如，元学习需要大量的“训练任务”来模拟真实世界的变异性，但在工业缺陷检测等小众领域可能并不存在。另一方面，迁移学习假设预训练模型的特征与新任务相关。如果目标任务与源域相差太远（例如，将一个在新闻文章上训练的语言模型应用到法律合同分析），该模型可能仍然需要进行大量的微调，从而失去了少样本学习的目的。开发人员还必须在模型复杂性和推理速度之间进行权衡，因为原型网络或注意力机制等技术在规模上可能会变得计算密集型。
最后，在生产环境中部署和维护会带来实际的障碍。少样本模型通常会遇到概念漂移的问题，即真实世界的数据分布会随着时间的推移而变化。例如，一个在少量用户交互示例上训练的零售推荐系统可能无法适应季节性购物趋势或新的产品类别，除非频繁更新。使用新的少样本示例进行重新训练可能会引入不稳定性，因为小数据集会放大异常值的影响。此外，将少样本系统集成到现有的流程中需要仔细的工程设计。例如，一个使用少样本学习进行意图识别的聊天机器人可能需要单独的基础设施来处理对其训练数据的动态更新，从而增加了运营的复杂性。这些挑战突出了需要强大的监控、版本控制和回退机制，以确保生产中的可靠性。