在机器学习的世界里,有一种名为“Zero-shot Learning”、“One-shot Learning”和“Few-shot Learning”的策略,它们主要是为了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。 想象一下,如果你的模型只见过几个或者一个类别的样本,那么当它遇到一个全新的类别时,它可能会感到困惑和无助。这就是Zero-s...