少样本学习与传统机器学习方法的主要区别在于它们对数据的需求、模型的复杂性和适应性。传统方法，如监督学习，依赖于大量的标记数据集来训练针对特定任务的模型。相比之下，少样本学习旨在从少量示例中进行泛化，通常利用预训练模型或元学习技术。它们之间的权衡涉及平衡数据可用性、计算成本以及在不同场景下的性能。
第一个主要的权衡是数据效率与性能之间的权衡。当有充足的标记数据可用时，传统方法表现出色，因为它们可以学习详细的模式并实现高精度。例如，使用数千张标记图像训练用于图像分类的 CNN 通常优于少样本方法。然而，少样本方法在数据稀缺领域（如医学影像）中非常有用，在这些领域收集大型数据集是不切实际的。缺点是，少样本模型由于示例有限，可能难以处理复杂的任务或细微的模式，导致过拟合或准确性降低。例如，一个针对每种罕见疾病只用五个示例进行训练的少样本模型，可能会错过传统模型在更多数据下能够捕获的细微特征。
另一个权衡在于模型架构和训练复杂度。传统方法通常使用更简单、针对特定任务的架构（例如，用于二分类的逻辑回归），这些架构更容易训练和调试。少样本方法，如元学习或孪生网络，需要更复杂的设计。例如，元学习模型在训练过程中可能模拟多个“学习任务”以便快速适应新数据，从而增加了实现复杂度。虽然传统模型可以使用 scikit-learn 等标准库进行部署，但少样本方法通常需要自定义代码或 PyTorch 等框架。这种复杂性会减慢开发速度并增加出错的风险，特别是对于缺乏高级技术深厚专业知识的团队。
最后，计算成本和可伸缩性也不同。传统方法可能需要大量的预计算来处理大型数据集，但在推理时效率较高。少样本模型，特别是那些使用大型预训练 Transformer 模型的，可能需要较少的标记数据，但在训练期间需要更多的计算资源（例如，对 GPT-3 进行微调以执行少样本 NLP 任务）。此外，传统模型的适应性较低：向图像分类器添加一个新类别通常需要重新训练整个模型。少样本方法，按其设计，通过最少的更新来处理新任务——例如，只需使用三张图像即可向野生动物识别系统添加一个“稀有动物”类别。然而，这种适应性可能会以推理时较高的延迟或资源消耗为代价，具体取决于架构。