来自wangshusen的课件： https://github.com/wangshusen/DeepLearning
小样本学习就是用极少的数据做分类or回归。
如上面的suppoort set 里面有两个类别，右边query图片你认为是set里面的哪个类别？对于人类来说非常简单，对于机器来说能不能像人一样去识别query属于哪一类？
对于小样本学习，不可能按照传统的方法去训练一个分类模型。小样本不能训练出一个神经网络。few-shot learing就是去解决小样本分类问题。
few-shot learing 的训练目标与传统的监督学习目标不同，传统的分类是学会识别训练集合里面的图片 ，并且泛化到测试机，神经网络识别出该图片属于哪个类。而few shot learing是让机器自己学会学习，学习的目的不是让机器学会那个是大象那个是老虎，而是让模型学会学习不同类别的不同之处，给定两张图片，模型知道两个图片是否是同一类别。哪怕模型训练集中没有出现过该类别。
虽然模型没有见过斗牛犬和穿山甲，但能够知道这两个是不是一个东西。
给神经网络一个query和六张图片（support set），现在神经网络依次将query和supportset做对比，判断query和那个更相似。
support set 和 train set 区别：
训练集很大每一类下面有很多图片，support set小，只能在预测的时候提供一些额外信息，用一个大的训练集训练一个神经网络，训练的目的不是让模型识别图片里面的大象老虎，而是学会理解不同类别的异同。
Meta learing：元学习,自己学会学习
传统监督学习 vs few shot learing
主要区别就是：是否训练集中存在测试的类别。query可以是模型没见过的类别。因此会更难。
为了让模型识别没见的东西：需要为模型提供一个参考：support set，计算相似度。
K-way N-shot support set： K-有K个类别，，每个类别有n个样本。
准确度随着 K个类别 数增加而降低。
准确度随着每个类的样本数而增加
小样本学习最基本的想法：
可以用大规模数据集做训练：
数据集：
1、手写数字：
2、图片数据
