Zero-Shot学习、One-Shot学习、Few-Shot学习是机器学习中的概念,主要用于解决训练数据少,导致模型泛化能力差的问题。 Zero-Shot学习:在训练集中没有某个类别的样本,但在测试集中出现了这个类别。我们需要模型在训练过程中,即使没有接触过这个类别的样本,但仍然可以通过对这个类别的描述,对没见过的类别进行分类。 One...
简介:机器学习任务按照对 **样本量** 的需求可以分为:传统监督式学习、Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning。 一、传统监督式学习 传统learning,炼丹模式。传统深度学习的学习速度慢,往往需要学习海量数据和反复训练后才能使网络模型具备不错的泛化能力,传统learning可以总结为:海量数据 + 反复训...
zero-shot、one-shot、few-shot 总结对比 zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中,使得模型能够...
零样本(Zero-shot)单样本(One-shot)和少样本(Few-shot)的区别, 视频播放量 69、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 老刘看美国, 作者简介 学习缓解焦虑,相关视频:秒懂线性组合,窄体机和宽体机的区别在哪里?模型带你看明白!,不
Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 One-shot learning 指的是我们在训练样本很少,甚至只有一个的情况下,依旧能做预测。这是如何做到呢?可以在一个大数据集上学到general knowledge(具体的说,也可...
2One-shot learning 单样本学习 Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 One-shot learning 指的是我们在训练样本很少,甚至只有一个的情况下,依旧能做预测。这是如何做到呢?可以在一个大数据集上学到...
1️⃣ 从简单开始：先用Zero-Shot让AI写小故事，再尝试用One-Shot教它写藏头诗2️⃣ 实验观察：给AI同一个任务，分别用三种方式，对比结果差异3️⃣ 错误修正：如果AI答错，思考是“指令不清”还是“样本不足”，像调整化学实验参数一样优化提示词 掌握这些技巧，你就像拥有了“AI驯兽师”的能力，让...
一次样本学习(One-Shot Learning)方法原理 在开发传统神经网络的过程中,例如用于识别汽车,模型需要成千上万个样本,从不同角度和对比度不同的图像中捕捉,以有效区分它们。而one-shot学习采用了不同的方法。 该方法不是识别特定的汽车,而是确定图像A是否等同于图像B。这是通过将模型从先前任务的经验中获得的信息进行...
Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话,我们就可以处理没有看到的类了。 One-shot learning 指的是我们在训练样本很少,甚至只有一个的情况下,依旧能做预测。这是如何做到呢?可以在一个大数据集上学到general knowledge(具体的说,也可...
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...