1，少量样本

比如分类问题，每个类别只需要少量样本，识别准确率即可达到实用的程度。

2，网络紧凑

网络权值效率更高，即能够运用于强劲的云端，也能够运行于资源紧凑的边缘计算环境。

3，泛化更强

suloki人工智能技术因为基于小样本神经网络，所以需要很少的样本，泛化能力非常强，这个也是神经网络应有之义。

主要应用场景：

从道理上讲，深度学习能够应用的场景，suloki人工智能技术都能够应用；但是从现实的角度，suloki人工智能技术还是侧重于样本数量不多或者构造数据集成本非常高的场景，比如元宇宙3d内容。

人工智能仿真训练环境