少量学习中的“学会学习”概念，是指通过利用相关任务的先验经验，训练模型能够用极少的数据快速适应新任务。其目标不是为每个新问题都从头训练模型，而是开发一个能够通过提取可重用模式或策略来跨任务泛化的系统。这种方法通常被称为 元学习（meta-learning），模型在“元训练”阶段接受各种任务的训练，使其能够用有限的示例推断出针对未见任务的解决方案。例如，模型可以通过利用从其他分类任务中学习到的视觉特征先验知识，仅凭每个类别五张图片就能学会识别新的动物物种。
为了实现这一点，元学习框架通常包含两个嵌套循环：一个用于任务特定适应的内循环，以及一个用于更新模型通用知识的外循环。在内循环中，模型针对特定任务，在小数据集（例如，五个示例）上进行微调。外循环随后调整模型的初始参数，以提高其在元训练集中所有任务上的表现。像模型无关元学习（MAML）这样的流行方法，会显式地优化初始参数，使其能够通过少量的梯度步骤快速适应。例如，MAML 可以训练神经网络对跨多种字母表的手写字符进行分类，确保在仅看到来自新字母表的三个示例后，网络就能调整其权重以准确识别新字符。
“学会学习”的实际应用场景包括数据稀缺或任务快速演变的情况。在自然语言处理中，元学习模型可以通过重用从先前学习的语言中获得的句法或语义模式，仅用少量翻译句子就能适应新语言。类似地，在机器人学中，通过元学习训练的机器人可以通过迁移操作类似物品的技能，在少量尝试后学会抓取不熟悉的物体。然而，挑战依然存在，例如确保元训练任务足够多样化，以防止在狭窄领域上过拟合。开发人员在实现这些系统时，通常侧重于平衡任务的多样性、计算效率以及所学初始化的质量，以最大化其适应能力。