零次学习(Zero-Shot Learning,ZSL)是一个非常活跃的研究领域,有很多重要和有影响力的论文。以下是一些经典和重要的论文: Attribute-based Classification for Zero-Shot Visual Object Categorization 论文链接: [https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6247951] 概述: 这篇论文是ZSL领域的早期工作,作者提出了...
Zero-shot learning 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。如下例:模型学习...
[11]Zero-shot recognition using dual visualsemantic mapping paths [12]Predicting visual exemplars of unseen classes for zero-shot learning [13]Preserving Semantic Relations for Zero-Shot Learning [14]Zero-Shot Learning - A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad and the Ugly [15]Recent Adv...
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...
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;...
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。
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...
零次学习(Zero-Shot Learning,ZSL)的基本原理是通过学习已知类别和语义描述之间的映射,从而理解并识别新的、未曾见过的类别。 在许多ZSL模型中,我们需要一种方式来表示类别的语义信息,这通常是通过所谓的属性向量或者类别嵌入向量实现的。 以下是一个简化的版本的ZSL的一般过程: ...
Zero-shot学习和Few-shot学习是机器学习中的两种特殊场景,它们涉及到如何让模型在只有非常有限或没有标注数据的情况下进行学习和预测。 1. Zero-shot Learning(零样本学习) 定义: Zero-shot learning是指模型能够识别或预测从未在训练阶段见过的类别。这意味着模型必须能够推广到训练数据中未出现的类别。
少量样本学习(Few-Shot Learning)和零样本学习(Zero-Shot Learning)是近些年来在机器学习领域中备受关注的研究方向。这些方法的出现为解决某些特定问题提供了全新的视角,尤其是在数据稀缺的场景下。这两种学习方法的核心思想是,在不需要大量标注数据的情况下,依然能够训练出高效且表现优异的模型。这种能力在实际应用中具有...