零样本学习 (Zero-Shot Learning) 的概念与实现 与少量样本学习不同,零样本学习是指模型在没有见过某类样本的情况下,能够对该类样本进行预测和分类。这意味着,模型通过已有的知识,可以对从未见过的类别或任务进行推理。零样本学习的实现通常依赖于知识的迁移或者知识图谱。模型在训练过程中学习到了一些通用的概念,这...
为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。 2. Learning类型 (1) 零次学习(Zero-shot Learning) 训练集中没有某个类别的样本,但是如果我们可以学到一个牛逼的映射,这...
少量样本学习(Few-Shot Learning)和零样本学习(Zero-Shot Learning)是近些年来在机器学习领域中备受关注的研究方向。这些方法的出现为解决某些特定问题提供了全新的视角,尤其是在数据稀缺的场景下。这两种学习方法的核心思想是,在不需要大量标注数据的情况下,依然能够训练出高效且表现优异的模型。这种能力在实际应用中具有...
1. 什么是零样本学习(Zero-Shot Learning,ZSL)? 零样本学习是指AI模型在从未见过任何样本的情况下完成特定任务的能力。换句话说,模型依赖于已有的通用知识和上下文理解,而不是依靠专门的训练数据。 简单例子 假设一个模型已经见过“猫”和“狗”的图片,但从未见过“老虎”。当你问它:“这是老虎吗?”并给出一张...
Zero-shot学习和Few-shot学习是机器学习中的两种特殊场景,它们涉及到如何让模型在只有非常有限或没有标注数据的情况下进行学习和预测。 1. Zero-shot Learning(零样本学习) 定义: Zero-shot learning是指模型能够识别或预测从未在训练阶段见过的类别。这意味着模型必须能够推广到训练数据中未出现的类别。
Zero-shot Learning:即使没有见过某个类别的样本,也能预测出这个类别的能力。具体来说,就是通过学习一个映射,使得在训练时没有看到过的类别,在遇到时也能通过这个映射得到该类别的特征。 Few-shot Learning:只需要几个样本来识别新类别的能力。与One-shot Learning类似,都是在训练集中每个类别都只有少量样本(一个...
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...
零样本学习(Zero-Shot Learning)是一种能够在没有任何样本的情况下学习新类别的方法。通常情况下,模型只能识别它在训练集中见过的类别。但通过零样本学习,模型能够利用一些辅助信息来进行推理,并推广到从未见过的类别上。这些辅助信息可以是关于类别的语义描述、属性或其他先验知识。
Few-Shot Learning通常指的是模型在面对新任务时,只需要少量(如1个、5个或10个等)标注样例就能达到较好的性能。它与传统的监督学习不同,后者依赖于大量的标注数据来训练模型。 # Few-Shot vs Zero-Shot - Few-Shot Learning:需要少量标注数据进行微调。
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...