简介:零样本学习(Zero-Shot Learning)是机器学习中的一种方法,模型在未见过的类别上进行分类,依赖于类别描述来建立训练与测试集间的联系。例如,通过已知的马、老虎和熊猫特征推断斑马。单样本学习(One-Shot Learning)则是在极少量样本(如一个)的情况下进行学习,目标是减少训练数据需求,适用于新类别出现时无需重新训...
就是给模型待预测类别的少量样本,然后让模型通过查看该类别的其他样本来预测该类别。比如:给小孩子看一张熊猫的照片,那么小孩子到动物园看见熊猫的照片之后,就可以识别出那是熊猫。 Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的...
One-shot learning 属于Few-shot learning的一种特殊情况。 3 Few-shot learning 小样本学习。少样本学习指的是用非常少的数据来训练模型,与需要大量数据的做法相反。少样本学习是元学习的一个典范,其中模型在元训练阶段被训练在若干相关任务上,因此它可以在仅有极少样本的情况下很好地泛化到未见过的数据。 如果训练...
就是给模型待预测类别的少量样本,然后让模型通过查看该类别的其他样本来预测该类别。比如:给小孩子看一张熊猫的照片,那么小孩子到动物园看见熊猫的照片之后,就可以识别出那是熊猫。 Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推...
Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。 1.2 实例 假设我们的模型已经能够识别马、老虎和熊猫了,现在需要该模型也识别斑马,那么我们需要告诉模型,怎样的对象才是斑马,但是并不能直接让...