1-shot

在机器学习和深度学习领域，"1-shot"通常用于描述一种训练和学习方式，尤其是在少样本学习（few-shot learning）和一次性学习（one-shot learning）中。

在一次性学习中，学习系统的目标是从单一的样本（例如，一个图像或一个声音片段）中学习或理解一个新的概念，并能够将这个理解应用到未见过的数据上。这种类型的学习是非常具有挑战性的，因为它需要模型具有高度的泛化能力。

例如，在人脸识别任务中，一次性学习的目标可能是从单一的人脸图像中学习一个人的面部特征，并能够在看到此人的其他图片时，正确地识别出这个人。这与传统的深度学习方法不同，后者通常需要大量的样本来训练模型。

1-shot学习是少样本学习的一种特例，其它的情况还包括n-shot学习，其中n是一个小的整数，代表每个类别的样本数量。

本文作者：Maeiee

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