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基于大数据的深度学习算法越来越完善,然而如何解决训练样本数非常少的情况,是目前神经网络研究领域中一个非常重要且极具挑战的问题。首先,介绍了少样本问题的定义;接着将现有的少样本学习方法分为数据增强、度量学习和元学习三类,分别从方法所用模型、数据集以及相应的实验结果进行分析;最后,总结了现有方法的不足,探讨了未来少样本研究的方向。