小样本学习
小样本学习是一种机器学习方法，使模型仅通过少量有标签的样本就能做出准确预测。与传统的监督学习方法不同，它专注于从有限数据中泛化，利用元学习、迁移学习和数据增强等技术。...
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Machine Learning
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零样本学习
零样本学习通过利用语义嵌入和属性，使AI模型能够在无需明确训练的情况下识别新类别，提升其在各领域的适应性。
零样本学习是如何工作的？
语义嵌入
零样本学习常常依赖于语义嵌入，即将输入（如图像或文本）和标签（类别）都映射到一个共享的语义空间。通过这种映射，模型能够理解已知类别与未知类别之间的关系和相似性。
基于属性的分类
另一种常见的方法是基于属性的分类。这里，物体由一组属性（如颜色、形状、大小）描述。模型在训练阶段学习这些属性，并通过属性组合来识别新对象。
迁移学习
零样本学习也可以看作是迁移学习的扩展，即将从一个领域获得的知识应用到另一个相关但不同的领域。在ZSL中，这种迁移通过共享属性或语义嵌入，从已知类别转移到未知类别。
零样本学习的应用
- 图像与视频识别： 零样本学习能够识别图像和视频中的新对象，因此在监控系统、自动驾驶和医学影像等领域非常有价值。
- 自然语言处理（NLP）： 在NLP中，零样本学习可用于情感分析、翻译和文本分类等任务，无需大量标注数据集。
- 语音和语音识别： 它能够识别训练数据中未出现过的新词或短语，提升语音激活系统的适应性。
- 推荐系统： 零样本学习通过根据物品属性和用户偏好，推荐用户未明确评分过的内容，从而提升推荐算法的效果。
零样本学习面临的挑战
数据稀疏
主要挑战之一是数据稀疏。模型必须从有限的信息中进行泛化，这可能导致不准确。
语义鸿沟
已知类别与未知类别之间可能存在显著的语义鸿沟，这会影响模型做出准确预测的能力。
属性噪声
用于分类的属性可能存在噪声或不一致性，进一步加大了学习难度。
常见问题
- 什么是零样本学习？
零样本学习是一种人工智能技术，模型通过辅助信息（如语义描述或共有属性）而不是针对该类别的训练数据，来识别新类别。
- 零样本学习如何工作？
它通过将数据输入和类别标签映射到共享的语义空间，或利用基于属性的分类来实现。模型在训练阶段学习这些关系，并将其应用于识别未见过的类别。
- 零样本学习应用在哪些领域？
它被应用于图像和视频识别、自然语言处理任务（如情感分析和翻译）、语音识别，以及需要识别新类别或未标注类别的推荐系统中。
- 零样本学习面临哪些挑战？
主要挑战包括数据稀疏、已知与未知类别之间的语义鸿沟，以及属性噪声，这些因素都会影响模型的预测准确率。