匹配网络是小样本学习的首要研究方向，它利用神经网络实现在一次学习中的匹配任务。这项研究的目标是提供一种有效的方法，在只给出很少的样本之后，能够准确地学习和识别新的类别。通过这种方法，我们可以实现更加高效和智能的机器学习系统。