少数样本学习面临三大主要挑战：数据有限导致过拟合、难以学习可迁移的表征，以及处理任务变异性。这些问题都影响模型从少量示例中有效泛化的能力。
第一个挑战是训练数据的稀缺性，这使得模型容易过拟合。每类只有少数示例，模型难以捕捉有意义的模式，而是记忆噪声或不相关的细节。例如，在图像分类中，一个在三张稀有鸟类图像上训练的模型可能会过度关注背景元素（如树叶或光照），而不是鸟类的显著特征。过拟合在少数样本场景中尤其成问题，因为在数据极度有限时，传统的正则化技术（例如 dropout 或权重衰减）效果较差。开发者通常会采用数据增强或合成数据生成，但这些方法可能引入偏差或未能捕捉现实世界场景的真实多样性。这导致在扩展数据集和保持其表征准确性之间需要进行权衡。
第二个挑战是学习能够跨任务泛化的表征。在标准的监督学习中，模型使用大型数据集构建强大的特征提取器（例如用于图像的 CNN）。然而，在少数样本学习中，模型必须在少量数据下快速将这些特征适应新类别或任务。例如，一个在动物物种上预训练的模型可能难以识别 X 射线中的医学异常，如果其嵌入空间不是为了强调形状和纹理而不是颜色或上下文而构建的话。元学习方法，如模型无关元学习 (MAML)，旨在元训练期间在各种任务上训练模型以提高适应性。然而，如果元训练任务不够多样化，模型的嵌入将无法很好地迁移到未见过的任务，导致性能不佳。开发者必须仔细设计模型架构和训练流程，以平衡任务特定的适应性和可泛化特征。
第三个挑战是处理训练任务和部署任务之间的变异性。即使进行了强大的元训练，现实世界的任务通常以训练期间未预料到的方式有所不同。例如，一个在光照充足的摄影棚照片中分类物体的少数样本模型，在部署到包含不同角度或遮挡的低分辨率智能手机图像上时可能会失败。这种分布偏移突显了模型过于依赖特定任务结构或数据特征的脆弱性。开发者必须通过引入领域适应技术或设计明确分离任务无关和任务特定知识的模型来应对潜在的不匹配。然而，在不使系统过度复杂化的情况下实现这一点仍然是一个持续的障碍，尤其是在没有可用于适应的标注数据的应用中。