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@aikenhong 2020
@h.aiken.970@gmail.com

另一个综述文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61215293
对该文中一些内容有一些补充，可以看看

FSL简介：https://blog.csdn.net/xhw205/article/details/79491649

GCN用于FSL：https://blog.csdn.net/qq_36022260/article/details/93753532

Abstract

FSL的根本目的就是弥合人工智能和人类之间的鸿沟，从少量带有监督信息的示例中学习。像人类一样有很高的泛化能力。这也能解决在实际应用场景中，数据难以收集或者大型数据难以建立的情景。

FSL的核心问题是：经验风险最小化器不可靠；那么如何使用先验知识去解决这个问题？

三个主要的角度：

1. 数据：使用先验知识增强数据的监督经验
2. 模型：使用先验知识来降低假设空间
3. 算法：使用先验知识来改变搜索最佳假设（来进行搜索？)

现阶段针对FSL提出的一些相关的机器学习方法：
meta-learning; embedding learning; generative modeling etc.

本文的主要工作：