这样的模型显然并不符合我们对人工智能的终极想象,我们希望机器能够像上文中的小暗一样,具有通过推理,识别新类别的能力。 ZSL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。这样的能力听上去很具有吸引力,那么到...
zero-shot learning顾名思义即是对某(些)类别完全不提供训练样本,也就是说没有标注样本的迁移任务被称为零次学习。zero-shot learning是为了能够识别在测试中出现,但是在训练中没有遇到过的数据类别,可以说是迁移学习。 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。
在此之前,需要提到的是:无论是论文笔记,还是总结性的读物,都包含了作者自己的理解和二次加工,想要做出好的工作必定需要自己看论文和总结。 零次学习(zero-shot learning)基本概念 每次在实验室做工作汇报的时候,总会把ZSL的基本概念讲一遍,但是每次的效果都不是很好,工作都讲完了,提的第一个问题依然是:ZSL到底是...
Zero-shot学习(Zero-shot Learning)是指在训练阶段不存在与测试阶段完全相同的类别,但是模型可以使用训练过的知识来推广到测试集中的新类别上。这种能力被称为“零样本”学习,因为模型在训练时从未见过测试集中的新类别。 举个例子,假设我们的模型在训练时只学习了动物中的狗、猫和鼠等三个类别,并没有学习到兔子...
零样本学习zero-shot learning,是最具挑战的机器识别方法之一。2009年,Lampert 等人提出了Animals with Attributes数据集和经典的基于属性学习的算法,开始让这一算法引起广泛关注。 之所以如此重要,因为其迥异于传统图像识别任务的思考方式。 从原理上来说,ZSL就是让计算机具备人类的推理能力,来识别出一个从未见过的新事...
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。
Zero-shot目标识别,或者更广泛地说,是零次学习,目的是识别未知类中的对象,即训练中看不到的对象类。总的思想是通过语义嵌入将已知和未知的类关联起来,其嵌入空间可以是属性、字向量、文本描述和人类凝视。 未知欺骗攻击的零次学习,即ZSFA,是一个相对较新的具有独特性质的课题。首先,与Zero-shot目标识别不同,ZSFA...
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。
一、什么是零样本学习? 零样本学习,简单来说,就是一种让AI模型在没有见过任何特定类别的训练样本情况下,仅凭对该类别的一段文字描述或属性标签,就能够识别该类别新实例的能力。就好比让一个从未看过熊猫图片的孩子,只通过一段关于熊猫特征的文字描述,就能一眼认出熊猫来。