原型学习（Prototypical Learning）是一种机器学习范式，特别适用于小样本学习（Few-Shot Learning）。在这种方法中，每个类别由一个称为原型的代表性向量表示，该向量通常是该类所有样本在嵌入空间中的平均位置；分类新样本时，通过计算其与各个原型的相似度（如欧氏距离），选择距离最小的原型所对应的类别作为预测结果。原型学习强调类别的中心表示而非复杂模型，因此在数据稀缺的场景中具有高效性和鲁棒性。
在AI产品开发的实际落地中，原型学习被广泛应用于需要快速适应新类别的系统，例如个性化推荐引擎、图像识别工具或自然语言处理应用。当产品需要处理新用户或新物品类别而仅有少量标注数据时，原型学习能显著提升模型的泛化能力和部署效率，减少数据收集成本。随着少样本学习需求的增长，该技术正成为AI产品经理优化资源利用和加速创新的关键工具。
延伸阅读推荐：Snell, J., Swersky, K., & Zemel, R. S. (2017). Prototypical Networks for Few-shot Learning. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
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