少样本场景（每类只有几张图）做图像分类/检测，你会选什么技术路线？为什么微调整个模型可能不如冻结特征？

面试官在考什么

考察小样本学习的路线选择与过拟合意识

少样本迁移学习缺陷数据集

回答框架 · 前两步

1. 路线：用大规模预训练模型 + 线性探测/少样本微调；或度量学习（prototypical/匹配网络）；或异常检测思路
2. 全量微调在极少数据上极易过拟合，且可能破坏预训练学到的通用特征

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