少样本学习：概念、方法和应用的图解

少样本学习（Few-shot Learning）是一种机器学习方法，旨在用少量样本训练模型，解决传统机器学习方法需要大量数据才能取得良好性能的问题。

为了更好地理解少样本学习，您可以参考以下几种类型的图片：

• 'Few-shot learning' 示意图，展示支持集和查询集的关系。
• 元学习方法的示意图，比如 MAML 中的训练和测试过程。
• 生成模型方法中的生成对抗网络 (GAN) 示意图。
• 度量学习方法中的孪生网络示意图。
• 注意力机制方法中的注意力权重示意图。

您可以在搜索引擎或学术论文中找到相关的图片，并将其添加到您的 PPT 中以更好地说明和展示少样本学习的概念、方法和应用。