One-Shot Learning是指从单一训练样本中学习物体类别信息的任务。其目标是通过极少量的数据实现高效的学习与识别，显著降低数据需求，提高模型的泛化能力。该方法在生物特征识别、图像分类等场景中具有重要应用价值。