零样本学习(Zero-shot Learning)是一种设置,在这种设置中,模型可以学习识别它在训练中没有明确看到过的事物。 零样本学习方法多种多样,但共同点是在训练过程中使用或编码文本描述等辅助信息,而不是显式标签。 零样本学习在现实世界中有多种应用,COVID-19 疾病诊断、自动驾驶汽车等编辑...
虽然如前文所说,零样本学习仍处于快速发展的阶段,但零样本学习由于其自身方法中存在的问题,这些问题使得零样本学习的研究遇到很大的障碍。这三个障碍分别是广义(泛化)零样本学习(Generalized zero-shot learning)、枢纽化问题(Hubness)、映射域偏移问题(The projection domain shift problem)。下面简单介绍一下这几个问...
NLP中的零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)是一种先进的机器学习方法,其核心在于使模型能够在没有见过任何标注样本的情况下,对新的类别或任务进行有效的分类或推理。 这种方法特别适用于自然语言处理领域,因为在NLP中,新类别、新主题或新词汇不断涌现,传统需要大量标注样本的监督学习方法往往难以应对。 基本概念 零...
Few-shots learning: 在上述的Zero-shot learning下对应的模型中,每个类别通过映射ϕ(y)ϕ(y)得到语义空间的值是实现通过先验信息固定的,但是在使用模型预测的过程中,可能会逐步遇到之前训练样本中不存在对应类别的数据,那么ALE就具有能逐步利用新的训练样本来改善模型的作用。在此问题下,模型的目标函数变为: 1N...
大家好,今天我们要聊的是人工智能领域中的一个神奇概念——零样本学习(Zero-Shot Learning),这个听起来有点科幻的技术其实已经悄然改变了我们对机器智能的认知。想象一下,如果AI无需预先接触过某个类别样本就能准确识别它,是不是很不可思议?接下来,我们就以通俗易懂的方式,揭开零样本学习的神秘面纱。
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。
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型,使得模型能够对测试集的对象进行分类,但是训练集类别和测试集类别之间没有交集;期间需要借助类别的描述,来建立训练集和测试集之间的联系,从而使得模型有效。 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...
Zero-shot learning(零样本学习)是一种机器学习任务,其中模型需要在没有任何训练数据的情况下对新的类别或任务进行预测。在传统的机器学习中,模型通常需要大量的有标签数据来进行训练,以便能够对未知数据进行预测。然而,在零样本学习中,模型需要仅根据已有的知识和信息来对新的类别或任务进行预测。 零样本学习的一个常...
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 learning：在模型学习的过程中，我们对某些类别（定义为Unseen Classes）的所有样本均不能使用...