实现少样本学习模型涉及三个主要阶段：数据准备和选择、模型架构设计以及训练/评估。少样本学习着重于训练模型，使其能够利用极少的示例识别新类别，因此构建数据结构和选择架构以最大限度地利用有限样本中的信息至关重要。该过程需要在利用先验知识和有效适应新任务之间仔细平衡。
首先，数据准备包括整理支持集（每个类别少量带标签的示例）和查询集（待分类的样本）。例如，在图像分类中，您可能选择 5 张“猫”的图像和 5 张“狗”的图像作为支持集，然后在未见的猫/狗图像上测试模型。旋转、翻转或添加噪声等数据增强技术可以人工扩充支持集。在文本任务中，可以使用同义词替换或句子复述。确保支持集捕获多样化的特征至关重要——例如，图像中不同的光照条件或文本中不同的句子结构。归一化或分词（对于自然语言处理）等预处理步骤在支持集和查询数据上保持一致应用，以维持输入一致性。
接下来，必须设计模型架构以有效比较支持集和查询样本。一种常见的方法是使用预训练的骨干网络（例如，图像的 ResNet 或文本的 BERT）从支持集和查询数据中提取特征。基于度量的方法，如原型网络，从支持集中计算类别原型（平均特征向量），并根据查询样本与这些原型的距离进行分类。例如，在 5-way 5-shot 任务中，模型计算五个原型，并将每个查询分配给最近的原型。另一种方法是基于优化的方法，如 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning），它微调模型的初始参数，以便用少量示例快速适应新任务。注意力机制也可以帮助模型关注判别性特征，例如图像中的特定物体部分或文本中的关键词。
最后，训练和评估需要在模型开发过程中模拟少样本场景。在元学习框架中，模型在情景任务上进行训练——每个 mini-batch 的情景模仿一个少样本问题。例如，在每次训练迭代中，会随机抽取一部分类别（例如，5 个类别）和每个类别少量示例（例如，5 个）来创建支持集-查询集对。交叉熵或对比损失等损失函数用于优化查询样本与正确类别原型之间的相似度。评估涉及在未见的类别或任务上进行测试，以衡量泛化能力。会跟踪准确率、F1 分数或 AUC-ROC 等指标，并使用交叉验证等技术来确保鲁棒性。例如，在动物物种上训练的模型可能会在植物物种上进行测试，以验证其泛化到训练领域之外的能力。基于验证性能的迭代细化有助于在低数据状态下平衡过拟合和欠拟合。