Zero-Shot Learning, ZSL, 迁移学习, Few-Shot Learning, 图像分类, 自然语言处理, 深度学习
1. 背景介绍
在机器学习领域，模型通常需要在特定任务上进行大量标注数据的训练才能达到良好的性能。然而，获取大量标注数据的成本高昂且耗时，这限制了机器学习模型在许多新兴领域中的应用。Zero-Shot Learning (ZSL) 作为一种突破性技术，旨在解决这一难题。ZSL 允许模型在从未见过样本的任务上进行预测，即模型可以学习到对新类别概念的理解，并将其应用于从未见过的类别。
ZSL 的核心思想是通过学习一个通用的语义表示来实现对新类别的泛化能力。模型可以学习到不同类别的语义特征，并利用这些特征来预测新类别的标签。例如，一个 ZSL 模型可以学习到“猫”和“狗”的语义特征，即使它从未见过“老虎”这个类别，它也可以根据“老虎”的语义描述预测其类别。
2. 核心概念与联系
ZSL 的核心概念包括：
- 语义嵌入: 将类别信息映射到一个低维的语义空间，使得语义相似的类别在语义空间中距离较近。
- 零样本分类: 在没有训练样本的情况下，利用语义嵌入和类别的语义描述来预测新类别的标签。
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