综述论文“Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning”

发表于arXiv2019年5月13号。 摘要：人工智能在数据密集型应用中取得了成功，但缺乏从有限的示例中学习的能力。为了解决这个问题，提出了“少量样本学习”（FSL，Few-Shot Learning）。它可以用先验知识从受监督的经验有限的新任务中快速得出结论。为了全面了解FSL，本文进行了一项调查研究。首先澄清FSL的正式定义。其中不可靠的经验风险最小化是FSL的核心问题。基于采用先验知识处理核

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