是没有标注样本的迁移任务，这种任务被被称为zero-shot。它不需要训练样本就可以直接进行预测。模仿人脑...
so，如果你想真的有zero-shot，最简单的办法就是模型规模➕大量数据。
为什么Clip模型可以用于zero shot分类?4亿对数据可能已经包含不可见类样本了? 关注问题写回答 登录/注册机器学习 深度学习(Deep Learning) 小样本学习 (Few-Shot Learning) 为什么Clip模型可以用于zero shot分类?4亿对数据可能已经包含不可见类样本了?4亿对数据可能已经包含不可见类样本了,那预测时怎么确定哪些是...
首先纠正下题主对zero shot分类的误解,zero shot是指预训练模型,在针对新的任务无需再训练;那few shot就是说新任务仅需几十个样本即可达到不错的准确率。所以并不是完全没见过dog这个词哈。 然后即使给一个训练集中没出现过的类别,CLIP学习的是图文的向量对齐表征,也就是说CLIP可以自己总结出这个图片的视觉特点,...
前文说过,在对CLIP做zero-shot预测时,我们的文字标签是一个闭集,模型吃一张可能没有见过的图片,然后从这个闭集中找出最匹配的标签,而不是去预测出一个新的文字标签。从这一点上说,CLIP依然不够自动化。缺陷五:受限于计算资源,无法做图像-文本的生成式网络。这个在CLIP看来是缺陷的问题,不久之后已经被我们熟知...
前文说过,在对CLIP做zero-shot预测时,我们的文字标签是一个闭集,模型吃一张可能没有见过的图片,然后从这个闭集中找出最匹配的标签,而不是去预测出一个新的文字标签。从这一点上说,CLIP依然不够自动化。缺陷五:受限于计算资源,无法做图像-文本的生成式网络。这个在CLIP看来是缺陷的问题,不久之后已经被我们熟知...
对于缺点2来说,zero-shot是指,我的训练数据中从没毕加索风格的动物图片,我只给模型喂正常的动物图片。但是在测试阶段,模型在毕加索风格的动物图片上的准确率依然不错。在CLIP的实验过程中,它从没有用ImageNet这个经典分类数据集上的数据做训练,但是在测试中,它却能达到和用了ImageNet做训练集的ResNet架构模型比肩...
clip可以应用于zero-shot分类，但是不能应用于你举例的训练集中没有出现过的实体分类。clip的训练集是...
ImageNet-S 上具有不同 alpha map level的Zero-shot classification。**当foreground mask不可用时，...
一句话总结:CLIP 能用于 zero-shot 的原因在于,文本作为监督信号比传统的 one-hot 编码作为监督信号,要更合理而且提供的监督信息更丰富。 抓住zero-shot 的本质,zero-shot 的能力主要是泛化能力强,预训练的过程不能有太强的偏置,CLIP 的训练数据是在 internet 爬到的 4 亿 pair数据,能满足zero-shot 的这个前提...