单一样本学习（），又称单样本学习，是机器学习和人工智能中研究模型能否从极少标注数据中泛化的一类学习范式。其典型目标是在某个新类别、新概念或新任务只有一个带标注样本时，仍能对未见样本作出分类、识别、匹配或生成。单一样本学习通常不表示整个模型只用一个样本从头训练，而是表示模型在既有先验知识、预训练表征、迁移学习或元学习经验的帮助下，在目标类别只有一个样本时完成适应和判断。
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单一样本学习（），又称单样本学习，是机器学习和人工智能中研究模型能否从极少标注数据中泛化的一类学习范式。其典型目标是在某个新类别、新概念或新任务只有一个带标注样本时，仍能对未见样本作出分类、识别、匹配或生成。单一样本学习通常不表示整个模型只用一个样本从头训练，而是表示模型在既有先验知识、预训练表征、迁移学习或元学习经验的帮助下，在目标类别只有一个样本时完成适应和判断。
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