En el campo del reconocimiento acústico submarino, los métodos de aprendizaje automático dependen de una gran cantidad de conjuntos de datos para lograr una alta precisión, mientras que las muestras de señales recopiladas son frecuentemente muy escasas, lo que tiene un gran impacto en el rendimiento del reconocimiento.