2020到2021年小样本学习取得重大进展了吗？
2020年至2021年，小样本学习（FewShot Learning, FSL）领域的确取得了令人瞩目的进展，可以说是在研究和应用层面都迈上了新的台阶。这段时期，研究人员们在如何让模型在仅见过少量样本的情况下依然能高效地学习和泛化的问题上，探索了更多创新性的方法，并且开始在一些实际场景中展现出潜力。
要说“重大进展”，我们可以从几个关键方向来解读：
1. 更强的元学习（MetaLearning）框架和算法：
元学习，也就是“学会学习”，一直是小样本学习的核心思路。在这段时期，研究人员在经典的元学习框架上进行了深入的优化和拓展。
基于梯度的方法（GradientBased MetaLearning）的改进： MAML（ModelAgnostic MetaLearning）及其变种依然是热门，但研究的重点更多地放在了如何提高其稳定性和效率。例如，一些研究关注如何更好地处理内循环（inner loop）的优化，以及如何设计更鲁棒的元损失函数，使其在更多任务上表现一致。
度量学习（MetricLearning）方法的深化： Protonet、RelationNet等基于度量的方法在小样本分类任务中表现出色。20202021年，大家开始探索更复杂的度量空间设计，比如引入图神经网络（GNN）来建模样本之间的关系，或者设计更具表达力的距离函数，以便更好地捕捉类别的细微差别。一些方法开始结合对比学习（Contrastive Learning）的思想，通过最大化同一类别样本在嵌入空间中的距离，最小化不同类别样本的距离，从而学习到更具辨别力的表示。
参数生成/注意力机制的应用： 研究者们开始探索如何让模型动态地生成或调整参数，而不是仅仅学习一组固定的参数。例如，利用注意力机制（Attention Mechanisms）来动态地聚焦于支持集（support set）中的关键信息，并将这些信息有效地传递到查询集（query set）的预测中。这种方法允许模型根据不同的任务和支持集，自适应地调整其学习策略。
2. 更好的预训练（Pretraining）和微调（Finetuning）策略：
直接的小样本学习虽然重要，但利用大规模无监督或自监督预训练数据来“赋能”小样本学习，成为了一条非常有效的路径。
自监督学习（SelfSupervised Learning, SSL）的强大赋能： 像SimCLR、MoCo、BYOL等自监督学习方法在ImageNet等大型数据集上取得了巨大成功。在小样本学习领域，研究者们发现，利用这些SSL方法预训练的模型，其学到的视觉表示（visual representations）非常强大，能够很好地泛化到下游的少样本任务。这意味着，即使没有大量的标记数据，模型也可以通过自监督的方式学习到丰富的图像特征，为后续的小样本分类或检测任务打下坚实基础。
“预训练微调”范式在小样本场景下的探索： 传统上，预训练微调更多用于迁移学习。但在小样本领域，如何有效地“微调”一个预训练模型，使其适应只有少量标记样本的新类别，成为一个研究热点。这包括：
冻结大部分层，仅微调少数几层： 这种方法可以防止过拟合，但也可能限制模型的适应性。
低秩适应（LowRank Adaptation, LoRA）等参数高效微调技术： 虽然LoRA在2021年之后才开始流行，但其思想——只训练少数可更新的参数——在20202021年也开始有类似的探索，旨在用更少的参数更新量来实现有效的微调，从而缓解小样本场景下的过拟合问题。
设计更具适应性的微调策略： 例如，在微调时引入额外的正则化项，或者采用数据增强技术来“制造”更多训练样本。
3. 结合其他先进技术：
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的应用： GNNs非常适合处理关系型数据，在小样本学习中，样本之间（尤其是支持集和查询集中的样本）天然存在关系。研究者们开始利用GNNs来建模样本间的相似性，或将样本嵌入到图结构中进行推理。这有助于模型更好地理解不同类别样本之间的内在联系，以及查询样本与支持样本之间的关系。
Transformer架构的引入： Transformer凭借其强大的全局感受野和注意力机制，在自然语言处理领域取得了巨大成功，并逐渐渗透到计算机视觉领域。在小样本学习中，Transformer也被用来构建更具表达力的特征提取器，或者直接用于小样本学习的端到端模型，例如，一些方法利用Transformer来学习样本之间的注意力关系，或者将整个小样本学习过程建模为一个序列到序列的问题。
数据增强（Data Augmentation）的创新： 面对样本稀缺的问题，有效的数据增强至关重要。除了传统的几何变换、颜色抖动等，研究者们开始探索更智能的数据增强方法，例如，利用生成模型（如GANs）来生成逼真的新样本，或者采用一些基于特征空间的增强技术。
4. 在更多下游任务中的拓展：
小样本学习的进展不仅仅局限于图像分类。20202021年，研究人员开始将小样本学习的理念和技术应用于更广泛的领域：
小样本目标检测（FewShot Object Detection）： 如何在只有少量带边界框的样本的情况下，让模型识别和定位新的目标。
小样本语义分割（FewShot Semantic Segmentation）： 如何在只有少量像素级标注的样本的情况下，让模型分割出新的物体类别。
小样本视频分析（FewShot Video Analysis）： 将小样本学习应用于视频动作识别、视频目标跟踪等任务。
小样本自然语言处理（FewShot NLP）： 例如，在只有少数标注样本的情况下进行文本分类、命名实体识别等。
总结来说，20202021年小样本学习的重大进展体现在：
理论层面： 对元学习算法的深入挖掘和优化，特别是对梯度方法的稳定性和度量学习的表达力进行了提升。
工程层面： 充分利用了自监督学习的强大能力，以及探索了更高效的预训练微调策略。
技术融合： 将Transformer、GNNs等前沿技术与小样本学习相结合，带来了新的模型设计思路。
应用拓展： 将小样本学习的能力从图像分类扩展到目标检测、语义分割、视频分析乃至NLP等更多领域。
这段时期，小样本学习的研究从“如何让模型更快地适应新类别”，逐渐演变为“如何利用强大的预训练模型和高效的学习策略，在极少量样本下实现稳定且具有竞争力的性能”。可以说，小样本学习正从一个纯粹的学术研究方向，逐步走向能够解决实际问题的阶段。
要说“重大进展”，我们可以从几个关键方向来解读：
1. 更强的元学习（MetaLearning）框架和算法：
元学习，也就是“学会学习”，一直是小样本学习的核心思路。在这段时期，研究人员在经典的元学习框架上进行了深入的优化和拓展。
基于梯度的方法（GradientBased MetaLearning）的改进： MAML（ModelAgnostic MetaLearning）及其变种依然是热门，但研究的重点更多地放在了如何提高其稳定性和效率。例如，一些研究关注如何更好地处理内循环（inner loop）的优化，以及如何设计更鲁棒的元损失函数，使其在更多任务上表现一致。
度量学习（MetricLearning）方法的深化： Protonet、RelationNet等基于度量的方法在小样本分类任务中表现出色。20202021年，大家开始探索更复杂的度量空间设计，比如引入图神经网络（GNN）来建模样本之间的关系，或者设计更具表达力的距离函数，以便更好地捕捉类别的细微差别。一些方法开始结合对比学习（Contrastive Learning）的思想，通过最大化同一类别样本在嵌入空间中的距离，最小化不同类别样本的距离，从而学习到更具辨别力的表示。
参数生成/注意力机制的应用： 研究者们开始探索如何让模型动态地生成或调整参数，而不是仅仅学习一组固定的参数。例如，利用注意力机制（Attention Mechanisms）来动态地聚焦于支持集（support set）中的关键信息，并将这些信息有效地传递到查询集（query set）的预测中。这种方法允许模型根据不同的任务和支持集，自适应地调整其学习策略。
2. 更好的预训练（Pretraining）和微调（Finetuning）策略：
直接的小样本学习虽然重要，但利用大规模无监督或自监督预训练数据来“赋能”小样本学习，成为了一条非常有效的路径。
自监督学习（SelfSupervised Learning, SSL）的强大赋能： 像SimCLR、MoCo、BYOL等自监督学习方法在ImageNet等大型数据集上取得了巨大成功。在小样本学习领域，研究者们发现，利用这些SSL方法预训练的模型，其学到的视觉表示（visual representations）非常强大，能够很好地泛化到下游的少样本任务。这意味着，即使没有大量的标记数据，模型也可以通过自监督的方式学习到丰富的图像特征，为后续的小样本分类或检测任务打下坚实基础。
“预训练微调”范式在小样本场景下的探索： 传统上，预训练微调更多用于迁移学习。但在小样本领域，如何有效地“微调”一个预训练模型，使其适应只有少量标记样本的新类别，成为一个研究热点。这包括：
冻结大部分层，仅微调少数几层： 这种方法可以防止过拟合，但也可能限制模型的适应性。
低秩适应（LowRank Adaptation, LoRA）等参数高效微调技术： 虽然LoRA在2021年之后才开始流行，但其思想——只训练少数可更新的参数——在20202021年也开始有类似的探索，旨在用更少的参数更新量来实现有效的微调，从而缓解小样本场景下的过拟合问题。
设计更具适应性的微调策略： 例如，在微调时引入额外的正则化项，或者采用数据增强技术来“制造”更多训练样本。
3. 结合其他先进技术：
图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的应用： GNNs非常适合处理关系型数据，在小样本学习中，样本之间（尤其是支持集和查询集中的样本）天然存在关系。研究者们开始利用GNNs来建模样本间的相似性，或将样本嵌入到图结构中进行推理。这有助于模型更好地理解不同类别样本之间的内在联系，以及查询样本与支持样本之间的关系。
Transformer架构的引入： Transformer凭借其强大的全局感受野和注意力机制，在自然语言处理领域取得了巨大成功，并逐渐渗透到计算机视觉领域。在小样本学习中，Transformer也被用来构建更具表达力的特征提取器，或者直接用于小样本学习的端到端模型，例如，一些方法利用Transformer来学习样本之间的注意力关系，或者将整个小样本学习过程建模为一个序列到序列的问题。
数据增强（Data Augmentation）的创新： 面对样本稀缺的问题，有效的数据增强至关重要。除了传统的几何变换、颜色抖动等，研究者们开始探索更智能的数据增强方法，例如，利用生成模型（如GANs）来生成逼真的新样本，或者采用一些基于特征空间的增强技术。
4. 在更多下游任务中的拓展：
小样本学习的进展不仅仅局限于图像分类。20202021年，研究人员开始将小样本学习的理念和技术应用于更广泛的领域：
小样本目标检测（FewShot Object Detection）： 如何在只有少量带边界框的样本的情况下，让模型识别和定位新的目标。
小样本语义分割（FewShot Semantic Segmentation）： 如何在只有少量像素级标注的样本的情况下，让模型分割出新的物体类别。
小样本视频分析（FewShot Video Analysis）： 将小样本学习应用于视频动作识别、视频目标跟踪等任务。
小样本自然语言处理（FewShot NLP）： 例如，在只有少数标注样本的情况下进行文本分类、命名实体识别等。
总结来说，20202021年小样本学习的重大进展体现在：
理论层面： 对元学习算法的深入挖掘和优化，特别是对梯度方法的稳定性和度量学习的表达力进行了提升。
工程层面： 充分利用了自监督学习的强大能力，以及探索了更高效的预训练微调策略。
技术融合： 将Transformer、GNNs等前沿技术与小样本学习相结合，带来了新的模型设计思路。
应用拓展： 将小样本学习的能力从图像分类扩展到目标检测、语义分割、视频分析乃至NLP等更多领域。
这段时期，小样本学习的研究从“如何让模型更快地适应新类别”，逐渐演变为“如何利用强大的预训练模型和高效的学习策略，在极少量样本下实现稳定且具有竞争力的性能”。可以说，小样本学习正从一个纯粹的学术研究方向，逐步走向能够解决实际问题的阶段。
网友意见
现有的小样本学习的benchmark和数据集，基本围绕在实现AGI这个目标上面。
以Lake et al.开发的omniglot为例，通过小样本学习来实现复杂象形文字的识别。但是说真的，这东西我们人看上去都不知道是什么 — 它距离实际应用有点远。
其实在工业界中真正有意义的小样本学习场景有很多。
我举个例子。在化学反应这个场景下，专业人员的最终目标是提升某种产物的产率。这里面的搜索空间的关键变量包括各种反应物，反应物的质量，催化剂，反应条件（包括湿度、温度等等）。而可用的数据是多少呢？可能是零。
你不要以为我在开玩笑，正经的应用其实数据就是零。在工程实施的环节，一般的流程是专家通过实验的方式积累一些数据，可能也就几十个。有意义的人工智能这里要做的是用过这几十个数据，对剩余的搜索空间进行一个搜索（其他的反应物、催化条件、反应条件等）。如果说搜索空间最终的高产率是个很小的子空间，那么初期的数据往往是低产率的数据。之后通过模型推荐出来的组合之后再做一批实验，之后融入到训练集里，反复上个流程。
这里就有了个非常有意思的小样本学习的问题，如何用产率很小的数据来预测高产率的反应组合？或者是这里的训练集是有偏的，它们的产率往往很小，距离最终的最优子空间的距离很远。
我没有谈要用什么方法来做这个，不管是监督学习（分类啊 回归啊啥的），还是元学习（maml啊之类的），或者其他的什么方法。这些暂时还不是那么重要。
可能在我们这个bubble里面，我们已经习惯了那种反馈很快的环境（比如说alphago，模拟一遍就出来结果了）。在这个场景下，一批数据的获取可能要花上几天甚至几周的时间。类似于这种情况的还有各路生物、材料等等场景。我认为凡是数据获取周期很长，成本不低的场景下，都是一个又一个鲜活的有意义的小样本学习问题。
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