例如,如果聊天机器人遇到新类型的问题,如“如何取消订阅?”,只需展示几个此类查询的示例,就能帮助它准确分类类似问题。 FSL适用于能够提供少量标注示例且需要模型表现良好的场景,尤其是在准确性重要的任务中,如客户支持或医学影像。 零样本学习的应用 ZSL在许多领域都非常有用。让我们看看其中的一些。 文本与语言处理 ZSL广泛用于文本分类,使模型能够将
零样本学习(zero-shot learning)是在已知类别上训练物体识别模型,要求模型能够识别来自未知类别的样本。对图像理解、(从已知类别到未知类别的)知识迁移具有重要意义。 依赖 Python 3.5 PyTorch 0.4 数据集 使用AI Challenger 2018 的图像属性数据集,本数据集共78,017张图片、230个类别、359种属性。 图片可划分为5个...
给定属于已见类别的标记训练集,零样本学习的目标是学习一个分类器fu(⋅):X→U,该分类器能够对属于未见类别的测试集进行分类。 2. 类别: 零样本学习属于异构迁移学习---源域和目标域的特征空间和/或标签空间是不同的。 3. 辅助信息: 在零样本学习中,为了识别未见过的类别,必须使用与这些类别相关...
零样本学习 (ZSL) 是一种机器学习场景;在此场景中,AI 模型经训练可对对象或概念进行识别和分类,而事先不知道这些类别或概念的任何示例。 用于分类或回归的大多数最先进深度学习模型均会通过监督学习进行训练,而这需要大量相关数据类的标注示例。模型可通过对标注训练数据集进行预测来“学习”;数据标签则可为每个训练...
零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)是一种让机器学习模型具备识别训练数据中未出现过类别能力的先进技术,其核心在于知识迁移与语义关联。下文将从定义、特点、类型、应用及未来方向展开详细解析。一、定义与核心特点零样本学习通过辅助信息(如属性、语义描述等)建立已知类别与未知类别之间的联系,...
零样本学习是一种机器学习的问题设置,其中模型可以对从未在训练过程中见过的类别的样本进行分类,使用一些形式的辅助信息来关联已见和未见的类别。例如,一个模型可以根据动物的文本描述来识别动物,即使它从未见过那些动物的图像。 实现零样本学习有不同的方法,取决于辅助信息的类型和学习方法。以下是一些例子: ...
ALE模型即学习一个函数F,该函数用于衡量每一幅图像和每个属性向量之间的匹配度. ALE模型确保对于每幅图像,和分类正确的类别的相容性比和其他类别的匹配度高。通过在AWA和CUB数据集上的实验表明,ALE模型比DAP等模型在ZSL问题上的表现更好,而且ALE可以利用额外的类别信息来提高模型表现,以及可以从零样本学习迁移到其他...
在尤新革教授的指导下，陈使明针对零样本学习中的多项挑战，包括跨数据集偏差、视觉与语义的表示差异以及异构性问题，提出了多种创新方法。这些方法涵盖了基于特征增强的零样本学习（如FREE、ViFR和GNDAN），以及基于视觉-属性的关键公共语义知识的零样本学习（如TransZero、MSDN和TransZero++），还包括基于层次语义-...
多标签零样本学习旨在将图像分类到多个未见类别中,这些类别在训练期间没有可用数据。测试样本还可以包含泛化变体中的已见类别。现有方法依赖于从已见类别中学习共享或标签特定的注意力。然而,在多标签设置中,计算未见类别的可靠注意力图在推理期间仍...
- 另一个新的零样本学习的基准是**Zero-Shot Learning—A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad and the Ugly**,它是一个对现有零样本学习方法进行了全面评估和分析的工作,提出了一个统一的评估协议和数据划分,涵盖了13个不同领域和任务的数据集。它的基准是根据模型在未见类别上的分类准确率和泛化能...