人工知能の完全辞典
機械学習のパラダイムの一つで、モデルが非常に少数の学習例（通常はクラスごとに1〜5サンプル）から新しいクラスを認識する方法を学習する。
Few-Shot問題を形式化したもので、Nは識別するクラスの数、Kは学習に利用可能なクラスごとの例数を表す。
Few-Shot技術の一つで、抽出された特徴量の重要度をサポート例に基づいて動的に調整し、新しいクラスにより適応するようにする手法。