当应用于现实世界场景时，少镜头学习提出了几个挑战。一个主要挑战是对高质量、有代表性的数据的依赖。在许多情况下，开发人员可能无法访问他们想要分类的每个类的足够数据样本，这使得难以有效地训练模型。例如，在医学诊断中，罕见疾病可能有很少的记录病例。在这种情况下训练少镜头学习模型可能需要合成数据生成或专家注释的数据集，这可能既耗时又昂贵。
另一个重大挑战是模型从有限示例中概括的能力。少镜头学习的目的是根据一些注释的实例进行预测，但是在太少的例子上训练的模型可能很难准确地推广到看不见的数据。这在数据的性质可能频繁改变的动态环境中尤其成问题。例如，在垃圾邮件检测中，新类型的垃圾邮件可能会迅速出现，并且不能适应新样式或模式的模型将随着时间的推移而变得不那么有效。
最后，少镜头模型的计算复杂性和微调过程也可能造成障碍。许多少镜头学习方法，例如基于度量的方法或内存增强网络，可能需要仔细调整和优化。这可能会使部署复杂化，因为开发人员必须在性能和效率之间取得平衡。组织可能具有有限的资源，并且可能无法负担这些模型通常需要的计算需求，从而在生产中实施少量学习解决方案时导致潜在的瓶颈。