Generalized Few-Shot Learning（GFSL）は、少量のサンプルを用いて新しいカテゴリの迅速な認識と分類を目指す機械学習手法です。この方法は既知のカテゴリだけでなく、未知のカテゴリへの汎化能力にも重点を置き、モデルの適応性と堅牢性を向上させます。その核心的な目的は、データが少ない状況でも効果的に学習できる知能システムを構築することにあり、画像認識や自然言語処理などの分野で広範な応用が見られ、実践的な価値が高いと言えます。