Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为 learning to learn,在meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在 meta testing 阶段,面对全新的类别,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。