フューショット学習 or 少数ショット学習 ()は機械学習における問題設定の一つであり、従来の教師あり学習で必要とされるような大規模データセットではなくむしろ、集合ごとに少数のラベル付きサンプルのみを用いて、モデルがタスク（典型的には分類）を遂行できるよう学習するものである 。

ワンショット学習は、N-通り K-ショットの枠組みにおいてKが1である場合の特殊事例であり、モデルは各集合につき正確に1つの例から汎化を行う必要がある。

フューショット学習の限定的事例は、分類される集合の例についての学習を必要としないであり; 代わりに、分類タスクは他の集合の例から汎化を行う必要がある。

関連項目

転移学習

脚注