人工智能大模型时代，小样本学习方向还有研究价值嘛？

人工智能大模型盛行，零样本任务不断被大模型刷新，小样本学习方向是否还有研究的意义。

虽然大型深度学习模型在许多任务上表现出色，但它们通常需要大量地标记数据来进行训练，但在部分数据缺失或者数据很少的领域，小样本学习仍然是一个重要的研究方向。

few-shot learning和meta learning，我们俗称少样本或小样本学习和元学习，这类学习范式旨在通过利用极少量的标记数据来实现良好的泛化性能。CV领域的话，少样本学习是否还有研究意义，我不太清楚；但我知道至少在医疗领域，例如：肿瘤疾病预测、心律失常检测、睡眠状态检测等等，这些研究往往由于部分类型数据的数量较少，存在严重的数据不平衡问题，使用一些经典的深度学习模型（如ResNet等）并不能达到理想的效果。

而利用few-shot learning或meta learning在一定程度上能够缓解以上问题，可以在少量标记数据的情况下取得与大型深度学习模型相当甚至更好的性能。

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