一次性学习是机器学习中的一种技术，旨在从一个或很少的示例中学习。它是迁移学习的一种形式，其中将单个示例的学习应用于多个相关任务。它对于处理不适合传统机器学习方法的数据特别有用，例如从图像或视频中学习。
在一次性学习中，神经网络根据任务的单个示例进行训练。该示例可以是带标签的示例，例如带标签的图像或视频，也可以是未标记的示例，例如来自视频的一组未标记的帧。然后使用神经网络将对示例的理解转移到新任务中。
一次性学习在有许多任务与单个示例相关的环境中非常有用，例如图像分类、对象检测、语音识别或自然语言处理。该技术减少了训练所需的数据量，同时仍然允许数据中有足够的方差。
该技术对于处理大小有限的数据集也很有用。通过对单个示例进行训练，可以减少所需的数据量，从而可以在数据大小有限或难以收集的环境中使用它。
一次性学习也经常用于研究应用，对于快速原型设计和测试想法非常有用。它被用于许多研究领域，例如自然语言处理和计算机视觉，以快速测试想法和原型模型。
一次性学习是研究人员创建能够快速适应新任务的模型的重要工具，而无需大型数据集。它还可以通过减少所需的数据量来帮助组织降低机器学习应用程序的成本和复杂性。
