2025年了，小样本学习还可以继续做吗？可以参考这些登上Nature的小样本学习模型

最新推荐文章于 2025-12-20 18:53:18 发布

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#计算机视觉 #YOLO #机器学习 #人工智能 #自然语言处理 #程序员 #深度学习

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2025 年小样本学习仍然是一个具有研究价值和应用前景的领域，可以继续深入研究和探索，原因如下：

研究进展显著1：2023 - 2025 年间小样本学习取得了不少突破。如 2024 年发表在《Nature》上的 SBeA 框架，无需标签即可达到 90% 以上准确率，克服了小样本学习中的数据集限制。此外，开放世界小样本学习方法如 DyCE 和 OpTA 处理动态、不完整数据的能力有所提升，扩展了小样本学习的应用范围。

应用需求广泛：在医疗诊断领域，医疗影像分析和稀有疾病诊断等场景中数据标注成本高且样本稀缺，小样本学习可以利用少量标注数据进行模型训练，有助于疾病的早期检测和诊断1。在金融领域，如商业银行在开展新业务或针对某些细分业务场景构建模型时，往往面临数据样本量不足的问题，小样本学习技术可以帮助构建具有较强判别能力的智能模型，提升风险评估和精准营销等方面的能力7。在自然语言处理中，对于一些低资源语言或特定领域的文本处理，小样本学习能够通过少量的标注数据实现语言模型的训练和应用，如情感分析、文本分类等任务1。

技术不断创新4：扩散模型等新兴技术在小样本学习中得到应用和发展。例如，通过模拟数据在 “噪声” 状态与 “干净” 状态之间的转化过程，扩散模型能够生成多样化的合成样本来帮助模型更好地泛化，在图像生成、视频生成、文本生成等任务中展现出强大的表现力和生成能力，为小样本学习提供了新的方法和思路。

人工智能常面临数据匮乏难题，如医疗影像、稀有物种检测等场景，仅能获取数十至数百例高质量标注样本，传统模型易因数据不足过拟合。小样本学习旨在让模型通过1-5个标注样本快速适配新任务，打破“数据依赖”。

其核心挑战在于样本少导致的特征覆盖不足，以及新旧知识迁移难题。早期度量学习方法（如孪生网络）在复杂场景中性能有限。近年，元学习与预训练技术融合成主流：Transformer的上下文学习通过提示激活知识，实现小样本推理；图神经网络结合最优传输校准数据分布。这些技术推动模型在小样本下逼近传统精度，加速向医疗、遥感等数据敏感领域落地。

如果打算深入研究，建议看看我整理的12篇小样本机器学习论文，都是前沿成果，有参考会更容易找到思路，代码也附上了，方便各位复现。

2022-2025可复现论文合集https://docs.qq.com/doc/DQ25HbWt6WmdOZEta?u=7f01826fa3f140bb8e36e875087997e8&nlc=1

【论文1：Nature】Accurate predictions on small data with a tabular foundation model

方法

这篇论文提出的研究理论方法是利用上下文学习（ICL）机制，基于数百万合成表格数据集训练 Transformer 架构的 TabPFN 模型，使其能在单次前向传播中完成对新数据集的训练和预测，实现对小样本表格数据的高效建模。

创新点

1. 开发出TabPFN模型，在小至中等规模数据集（最多10,000样本、500特征）上性能远超传统梯度提升决策树等方法，且训练时间大幅减少。

2. 引入基于结构因果模型（SCMs）的合成数据生成方法，使模型能学习处理真实数据中的缺失值、异常值等复杂挑战。

3. 实现表格数据的上下文学习，模型具备数据生成、密度估计、特征嵌入学习和微调等基础模型能力，拓展了小样本学习的应用场景。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6

【论文2】Enhancing Unsupervised Graph Few - shot Learning via Set Functions and Optimal Transport

方法

这篇论文提出的研究理论方法是在元训练阶段，通过图对比学习（GCL）提取实例级特征，利用神经集合函数构建正负样本对，进行集合级对比学习以捕捉集合级特征；在元测试阶段，基于最优传输原理校准支持集与查询集的分布，缓解分布偏移问题，最终利用校准后的支持集训练分类器实现小样本节点分类。该方法通过结合实例级与集合级特征学习，并引入分布校准机制，提升了模型在无监督图小样本学习中的性能。