Cross Domain Few Shot Learning

跨域少样本学习是迁移学习的一个重要分支，旨在将源域训练的模型迁移到目标域，以应对目标域中未出现过的类别、不一致的数据分布以及每类仅有少量标注数据的挑战。该任务通过有效利用源域知识，提升模型在新环境下的泛化能力和适应性，具有重要的应用价值。