Generalized Few-Shot Learning是一种机器学习方法，旨在通过少量样本实现对新类别的快速识别与分类。该方法不仅关注已知类别，还强调对未知类别的泛化能力，从而提升模型的适应性和鲁棒性。其核心目标是构建能够在数据稀缺情况下有效学习的智能系统，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域，具有重要的应用价值。