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深度学习在计算机视觉领域取得了显著成功，然而在小样本学习场景下仍面临诸多挑战。传统深度学习模型通常需要大量标注数据才能达到良好的泛化性能，这在某些特定领域（如医疗影像分析）中获取大规模标注数据既昂贵又耗时。

近年来，研究人员提出了多种方法来解决小样本学习问题，包括元学习、迁移学习和数据增强等技术。尽管这些方法在一定程度上缓解了数据稀缺的问题，但模型在小样本条件下的泛化能力仍有待提高。

本文旨在探索不同正则化方法对小样本学习的影响，提出一种新的混合正则化策略，通过有效整合多种正则化技术来提高模型在小样本场景下的泛化能力。我们的实验结果表明，所提出的方法在多个基准数据集上取得了优于现有技术的性能。