少镜头学习通过使用先验知识并专注于泛化而不是记忆来解决过度拟合的挑战。在传统的机器学习中，模型从大量数据中学习，这可能导致过拟合，模型在训练数据上表现良好，但在看不见的数据上表现不佳。然而，少镜头学习的操作非常有限。为了抵消过度拟合，它利用了元学习等技术，其中训练模型以根据先前学习的任务快速适应新任务。这种方法鼓励模型更多地了解数据中的底层模式，而不是简单地记住特定的实例。
少镜头学习中的一种常见技术是使用相似性度量。例如，在图像分类任务中，可以训练模型以基于其特征来比较图像，而不是直接对其进行分类。假设模型已经在动物图像上进行了训练，然后只接收了一些新型动物的图像。该模型可以利用其对动物特征的更广泛理解来将新图像与已知类别进行比较，而不是试图从这几个样本中学习详细的模式。这降低了对小数据集过度拟合的可能性，因为模型依赖于其现有的知识来进行预测。
少镜头学习减轻过度拟合的另一种方法是通过数据增强。尽管只有几个标记的示例可用，但开发人员可以通过转换现有样本来生成其他合成训练数据。例如，翻转、旋转或稍微改变图像可以创建有助于模型更好地泛化的变化。通过将模型暴露于更广泛的示例中，即使它们是从少数原始数据派生的，也不太可能关注有限数据集的各个怪癖，而更多地关注定义类的一般特征。总体而言，少镜头学习策略专注于构建能够利用有限数据的模型，而不会失去有效泛化的能力。