少樣本類別增量學習（FSCIL）與遷移學習和元學習之間存在一些聯繫和區別：
聯繫：
知識轉移：FSCIL、遷移學習和元學習都涉及知識的轉移。FSCIL通過從基類別學習中獲取知識來幫助學習新類別，遷移學習則是將一個任務的知識應用到另一個相關任務上，而元學習則是學習如何快速適應新任務。
少樣本學習：這三者都面臨少樣本學習的挑戰，特別是在新類別樣本稀少的情況下，如何有效地學習和泛化是共同的研究焦點。
區別：
學習方式：FSCIL專注於在增量學習的框架下處理新類別的學習，強調在學習新類別的同時保留舊類別的知識；而遷移學習通常是將一個任務的學習成果應用到另一個任務上，並不一定涉及增量學習的過程；元學習則是關注如何快速適應新任務，通常通過少量樣本進行快速調整。
應用場景：FSCIL主要應用於需要不斷更新和擴展的場景，如圖像分類中的新類別添加；而遷移學習則廣泛應用於不同領域的任務轉換，元學習則多用於需要快速適應的場景，如個性化推薦系統。