在深度学习领域,FSL(Few-Shot Learning)和ZSL(Zero-Shot Learning)是近年来引起广泛关注的两个重要概念。它们分别解决了传统机器学习在数据稀缺条件下面临的问题,对于提高模型的泛化能力和应对复杂场景中的任务具有重要意义。今天,我将带大家一起了解这两个概念及其应用。 什么是 FSL(Few-Shot Learning)? FSL(Few-...
一、理解Few-Shot与Zero-Shot学习 Few-Shot Learning:在只有极少数标注样本的情况下,模型能够迅速学习并泛化到新任务上。这要求模型具备强大的知识迁移能力和良好的泛化性。 Zero-Shot Learning:更为极端,模型在没有任何新类别样本的情况下,仅根据类别描述或属性就能识别并分类新样本。这依赖于模型对世界的广泛理解和...
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...
、One-shot 、Few-shot Learning策略主要是用于解决神经网络模型因为训练数据少,导致模型泛化能力差的问题。 Zero-shot Learning 在训练集中没有某个类别的样本,但是在测试集中出现了这个类别,那么我们就需要模型在训练过程中,即使没有接触过这个类别的样本,但是仍然可以通过对于这个类别的描述,对没见过的类别进行分类,...
在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功。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) 。
提示工程分类大全(24年最新综述) | 新任务无需大量训练(Zero-Shot Prompting):利用精心设计的提示(prompts),直接指引模型处理未见过的任务,无需特定任务的训练数据。少量示例训练(Few-Shot Prompting):通过提供少数几个输入-输出示例来引导模型理解特定任务,与零样本提示相比,这需要一些示例数据。逻辑和推理(Chain-of...
而人脑不同,只要概率超过某个阈值,就会引起相变,类似于由液态变为固态,形成信仰,例如对牛顿定律的信仰。宗教信仰的起源可能也是类似的。因此人脑更善于少样本(few-shot)学习。零样本(zero-shot)学习也许来源于祖先的少样本学习,学习成果在出生时已经植入神经元。