元学习在少样本学习中起着至关重要的作用，它使模型能够通过非常有限的数据快速适应新任务。在传统的机器学习中，模型需要大型数据集才能很好地泛化，但少样本学习的目标是仅通过少量示例就能获得相似的性能。元学习通过训练模型“学习如何学习”，即在元训练阶段获得有效适应新任务的策略，从而解决这个问题。例如，元学习模型可能会练习解决数千个相关但不同的任务（例如，对不同的动物物种进行分类），这样当它遇到新任务（例如，仅用五个示例对稀有鸟类进行分类）时，它可以应用先前的知识来快速适应。
元学习的核心机制涉及两个阶段：元训练和元测试。在元训练期间，模型会接触到各种任务，每个任务都模拟了一个少样本场景。例如，在计算机视觉环境中，每个任务可能涉及仅使用少量训练图像对类的子集（例如，猫与狗）进行分类。该模型学习提取这些任务中的共享模式或优化策略。一种广为人知的方法，如与模型无关的元学习 (MAML)，训练模型的初始参数，以便可以使用最少的梯度更新在新的任务上进行微调。这意味着模型从已经对小数据变化敏感的参数开始，从而实现更快的适应。另一个例子是基于度量的元学习（例如，Siamese 网络），其中模型学习相似性度量，以将新示例与支持集进行比较，从而无需进行广泛的再训练即可进行分类。
元学习在少样本学习中的实际应用在数据稀缺是一个挑战的领域很常见。在计算机视觉中，元学习使系统能够仅使用几张图像来识别新对象——这在医学成像中用于罕见疾病，或在机器人技术中用于适应未见过的环境非常有用。在自然语言处理中，元学习通过利用来自类似任务的先前经验，帮助聊天机器人处理具有有限示例的利基用户意图。对于开发人员来说，实施元学习通常涉及 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，以及 TorchMeta 等库，这些库提供用于任务采样和情景训练的工具。通过专注于可转移的学习策略，元学习减少了对特定于任务的数据的需求，使其成为标签示例昂贵或稀缺的现实世界场景的实用解决方案。