计算机视觉中的少样本学习具有显著优势，它使模型能够利用极少量的标注数据学习新任务。这种方法在收集或标注大规模数据集不切实际的场景中尤为宝贵。通过高效利用有限的示例，少样本学习减少了对大量训练数据的依赖，同时保持了具有竞争力的性能。以下是结合实际示例解释的三个关键优势。
首先，少样本学习显著减少了对大规模标注数据集的需求。传统的计算机视觉模型通常需要每个类别数千张图像才能达到高精度，这收集起来既昂贵又耗时。例如，在医学影像领域，获取罕见疾病的专家标注数据极具挑战性。度量学习（例如 Siamese networks）等少样本方法允许模型将新示例与少量参考图像进行比较，仅需 5-10 个标注样本即可诊断罕见疾病。这种效率加快了开发周期，并降低了专业应用的资源门槛。
其次，当模型需要处理新类别或新任务时，少样本学习提高了适应性。在零售等动态环境中，一个训练用于识别现有产品的系统可以快速适应新商品，无需完全重新训练。例如，一个在服装类别上预训练的模型，只需每个款式提供三到五张图片，并结合微调或基于提示的适应技术，即可识别新的鞋子设计。这种灵活性对于需要频繁更新的应用至关重要，例如增强现实滤镜，它们必须识别流行物体，而不能因数据收集而产生延迟。
第三，少样本方法通过迫使模型从有限数据中提取有意义的特征，鼓励更好的泛化能力。这些模型并非记忆大量数据集，而是学习识别适用于不同任务的判别性模式。元学习框架，例如模型无关元学习 (MAML)，在预训练阶段在各种任务上训练模型，使其能够快速适应未见过的类别。例如，一个使用 MAML 预训练的安全摄像头系统，仅需少量视频片段，就可以区分新的可疑活动类型（例如，徘徊与闯入），依赖于运动模式等共享特征。即使在数据受限的情况下，这也能带来鲁棒的性能。
通过平衡数据效率、适应性和泛化能力，少样本学习解决了部署视觉系统的实际挑战，使其成为在数据稀缺或快速变化领域工作的开发人员的宝贵工具。