Zero-shot Learning:即使没有见过某个类别的样本,也能预测出这个类别的能力。具体来说,就是通过学习一个映射,使得在训练时没有看到过的类别,在遇到时也能通过这个映射得到该类别的特征。 Few-shot Learning:只需要几个样本来识别新类别的能力。与One-shot Learning类似,都是在训练集中每个类别都只有少量样本(一个...
Zero-shot、One-shot 、Few-shot Learning策略主要是用于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。 Zero-shot Learning 在训练集中没有某个类别的样本,但是在测试集中出现了这个类别,那么我们就需要模型在训练过程中,即使没有接触过这个类别的样本,但是仍然可以通过对于这个类别的描述,对没见过的类别...
在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。 2. Learning类型 (1) 零次学习(Ze...
提示工程分类大全(24年最新综述) | 新任务无需大量训练(Zero-Shot Prompting):利用精心设计的提示(prompts),直接指引模型处理未见过的任务,无需特定任务的训练数据。 少量示例训练(Few-Shot Prompting):通过提供少数几个输入-输出示例来引导模型理解特定任务,与零样本提示相比,这需要一些示例数据。