元学习，通常被称为 “学习学习”，通过装备模型以最少的数据快速适应新任务，在少镜头学习中起着至关重要的作用。在少镜头学习场景中，面临的挑战是训练能够做出准确预测的模型，即使它们只提供了几个新类的例子。元学习通过允许模型学习如何从以前的经验中概括来解决这一挑战，从而增强其有效适应新任务的能力。
该过程通常涉及两个层次的学习。第一级在各种任务上训练模型，使其能够学习这些任务中的共享功能和模式。例如，在元学习框架中，模型可能会暴露于各种图像分类任务，学习如何表示不同的类别。这个基础学习阶段使模型能够理解不同的任务分布。当遇到样本数量有限的新任务时，它可以利用从以前的任务中获得的知识来做出更准确的预测。
这方面的一个实际例子可以在面部识别或图像分类等应用中看到，其中一个模型是在数百个主题上训练的。当面对要识别的新面孔时，模型使用其先前的训练来识别仅具有新对象的几张图像的区别特征。通过学习基于有限的信息快速适应，元学习增强了少镜头学习系统的功能，使其在数据通常稀缺的现实场景中非常有用。