零樣本學習與Few-shot學習

1/1零樣本學習與Few-shot學習第一部分零樣本學習概述 2第二部分Few-shot學習的概念 3第三部分零樣本學習中的橋接機制 5第四部分Few-shot學習中的元學習 8第五部分零樣本學習與Few-shot學習的聯(lián)系 11第六部分零樣本學習與Few-shot學習的區(qū)別 13第七部分零樣本學習與Few-shot學習的應用 15第八部分零樣本學習與Few-shot學習的研究進展 17

第一部分零樣本學習概述零樣本學習概述

定義

零樣本學習（ZSL）是一種機器學習范式，旨在識別訓練集中沒有出現(xiàn)過的類別，即看不見的類別。在ZSL中，模型僅在可見類別的訓練數(shù)據(jù)上進行訓練，但需要識別和分類看不見的類別。

挑戰(zhàn)

ZSL面臨的主要挑戰(zhàn)在于如何利用可見類別的信息來推斷看不見類別的特征和決策邊界。由于看不見的類別在訓練數(shù)據(jù)中不存在，因此模型無法直接學習它們的表示。

分類

ZSL方法根據(jù)模型利用可見和看不見類別信息的方式進行分類：

*基于屬性：利用屬性（例如形狀、顏色）來橋接可見和看不見的類別，并將屬性映射到類別。

*基于嵌入：學習一個嵌入空間，其中可見和看不見的類別被投影到接近與屬性或標簽相關的位置。

*基于生成：通過從可見類別生成數(shù)據(jù)來模擬看不見的類別。

*基于關系：探索可見類別之間和看不見類別與可見類別之間的關系，從而推斷看不見類別的特征。

度量標準

ZSL性能通常通過以下度量標準評估：

*分類精度：在看不見類別上預測正確的類別概率。

*語義相似度：預測類別與實際類別之間的語義相似性。

*排序準確率：根據(jù)模型預測的概率對看不見類別進行排序，并評估排序的準確性。

應用

ZSL在各種領域中都有應用，包括：

*醫(yī)學影像：識別疾病的罕見亞型。

*自然語言處理：分類具有不同語義或細微差別的文本。

*計算機視覺：識別訓練數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)的物體。

*推薦系統(tǒng)：根據(jù)用戶的偏好推薦新物品。

優(yōu)點

*擴大模型對未見過類別的識別能力，增強泛化性。

*節(jié)省數(shù)據(jù)收集成本，無需為所有類別收集訓練數(shù)據(jù)。

*提供對數(shù)據(jù)分布和類別關系的深入理解。

缺點

*依賴于可見類別和看不見類別之間的語義關系。

*通常需要大量的可見類別數(shù)據(jù)來推斷看不見類別的特征。

*在看不見類別與可見類別差異較大時性能可能較差。第二部分Few-shot學習的概念關鍵詞關鍵要點Few-shot學習的概念

主題名稱：Few-shot學習的目標

1.在僅提供少量標注樣本（通常少于10個）的情況下，學習識別和分類新的、以前未見過的類別。

2.目的是超越數(shù)據(jù)饑渴的限制，在具有豐富類別的現(xiàn)實世界場景中實現(xiàn)機器學習的實用性。

主題名稱：Few-shot學習的挑戰(zhàn)

Few-shot學習的概念

Few-shot學習是一種機器學習范式，它旨在解決小樣本學習問題，即從極少量的標記數(shù)據(jù)中學習新的任務或類別。與傳統(tǒng)機器學習方法需要大量標記數(shù)據(jù)不同，F(xiàn)ew-shot學習任務只需提供幾個樣本（通常為1-100個）即可學習新的概念。

Few-shot學習假設訓練階段和測試階段任務不同，即訓練和測試數(shù)據(jù)來自不同的類別或域。在訓練階段，F(xiàn)ew-shot學習器將學習一個基礎模型，該模型可以泛化到廣泛的任務。在測試階段，F(xiàn)ew-shot學習器使用基礎模型并少量標記數(shù)據(jù)（被稱為“支持集”）來快速適應新的任務。

Few-shot學習通常涉及以下步驟：

1.基礎模型訓練：使用大量的標記數(shù)據(jù)集訓練一個基礎模型。這個模型學習通用的特征和知識，可以廣泛應用于不同任務。

2.支持集選擇：當遇到新的任務時，從該任務的未標記數(shù)據(jù)集或其他相關數(shù)據(jù)集（如果有）中選擇一個小的支持集。支持集包含標記的少量示例，代表新任務。

3.元學習：使用支持集對基礎模型進行微調，使其適應新任務。這個過程稱為元學習，它利用支持集中的有限信息快速更新模型參數(shù)。

4.測試：將調整后的模型應用于新任務的未標記數(shù)據(jù)，以進行預測或分類。

Few-shot學習的挑戰(zhàn)在于：

*數(shù)據(jù)稀缺：支持集中的樣本數(shù)量有限，導致泛化困難。

*任務多樣性：新任務可能與訓練任務有很大的不同，這會影響基礎模型的泛化能力。

*計算效率：Few-shot學習需要針對每個新任務進行元學習，這在計算上可能是昂貴的。

Few-shot學習具有廣泛的潛在應用，包括計算機視覺（例如物體識別、場景分類）、自然語言處理（例如文本分類、機器翻譯）和推薦系統(tǒng)。它特別適用于收集大量標記數(shù)據(jù)的場景具有挑戰(zhàn)性或昂貴的領域。第三部分零樣本學習中的橋接機制關鍵詞關鍵要點主題名稱：映射生成

1.通過構建從視覺特征到語義屬性的映射函數(shù)，將源域和目標域的特征對齊，使得在源域中學得的知識能夠泛化到目標域。

2.采用生成對抗網(wǎng)絡（GAN），在源域和目標域之間建立對抗性學習，學習將源域特征映射到目標域語義屬性。

3.使用注意機制，重點關注與目標域任務相關的視覺特征，提高映射的準確性。

主題名稱：語義嵌入

零樣本學習中的橋接機制

在零樣本學習(ZSL)中，模型需要在沒有看到目標類別的情況下識別和分類來自這些類別的樣本。為了彌合理論和目標類別之間的差距，需要使用橋接機制。

語義橋接

*詞嵌入：利用預訓練的詞嵌入將文本描述轉換為向量表示，作為目標和理論類別的橋梁。

*知識圖譜：將目標和理論類別鏈接到知識圖譜中的實體和關系，建立語義關聯(lián)。

*語言模型：使用語言模型生成描述目標類別的文本，并根據(jù)生成的文本預測目標類別。

視覺橋接

*類比特征：提取目標和理論類別的視覺特征，并建立跨類別的對應關系。

*生成對抗網(wǎng)絡（GAN）：使用GAN生成目標類別的圖像，作為訓練模型識別的橋梁。

*遷移學習：利用在理論類別上預訓練的特征提取器，并將其遷移到目標類別上。

屬性橋接

*屬性標注：為目標和理論類別分配屬性，并利用屬性作為橋梁。

*屬性生成：使用生成模型為目標類別生成屬性，并利用生成的屬性進行識別。

*屬性轉移：將從理論類別的屬性轉移到目標類別，以輔助識別。

跨模態(tài)橋接

*模態(tài)翻譯：將視覺特征轉換為文本描述或viceversa，實現(xiàn)跨模態(tài)之間的轉換。

*互信息最大化：最大化目標和理論類別的不同模態(tài)特征之間的互信息，建立關聯(lián)。

*多模態(tài)嵌入：將來自不同模態(tài)的特征嵌入到一個統(tǒng)一的語義空間中，以建立橋梁。

其他橋接機制

*元學習：使用元學習算法，通過少量目標類別樣本學習識別新類別的能力。

*自適應學習：建立自適應機制，根據(jù)可用的數(shù)據(jù)和任務動態(tài)調整橋接機制。

*集成學習：集成多種橋接機制，以利用其各自的優(yōu)勢并提高識別準確性。

橋接機制的選擇

選擇合適的橋接機制取決于任務的具體要求和可用的數(shù)據(jù)。以下是一些指導原則：

*數(shù)據(jù)分布：考慮目標和理論類別的分布，選擇與分布相匹配的橋接機制。

*數(shù)據(jù)類型：選擇與數(shù)據(jù)類型（視覺、文本等）兼容的橋接機制。

*目標類別數(shù)量：橋接機制應能夠處理目標類別的數(shù)量和類別之間的關系。

*可解釋性：考慮橋接機制的可解釋性，以了解模型如何進行識別。

通過選擇和應用適當?shù)臉蚪訖C制，零樣本學習模型可以有效彌合理論和目標類別之間的差距，從而識別和分類來自未見類別的樣本。第四部分Few-shot學習中的元學習關鍵詞關鍵要點元學習中的損失構造

1.多任務損失：將Few-shot學習任務視為多任務學習問題，為每個任務定義一個損失函數(shù)，并使用這些損失函數(shù)的加權和作為總損失。

2.元訓練中的損失生成：利用元訓練階段獲得的經(jīng)驗和知識，生成個性化的損失函數(shù)或正則項，以適應新的任務特定的數(shù)據(jù)分布。

元學習中的優(yōu)化算法

1.梯度下降算法：使用梯度下降或其變體來更新模型參數(shù)，遵循元訓練階段學習的元梯度或其他優(yōu)化方向。

2.進化算法：使用基于種群的優(yōu)化方法，如進化策略或強化學習，探索參數(shù)空間并找到最優(yōu)解。

元學習中的模型架構

1.可更新的表示：設計具有可更新表示的模型，以便根據(jù)新任務數(shù)據(jù)快速調整其內部特征和知識。

2.模塊化架構：創(chuàng)建模塊化的模型，允許將新的模塊或組件無縫集成，以適應不同任務的需求。

元學習中的數(shù)據(jù)增強

1.任務相關的增強：利用與新任務相關的特定知識和領域信息，生成與任務相關的增強樣本，以提高模型魯棒性和泛化能力。

2.元訓練中的增強生成：在元訓練階段學習如何生成增強樣本，以最大化模型對新任務的適應性。

元學習中的注意力機制

1.自注意力：使用自注意力機制模型之間關系和依賴性，增強模型從任務特定的數(shù)據(jù)中提取信息的能力。

2.任務特定的注意力：設計任務特定的注意力機制，突出與不同任務相關的特征和模式。

元學習中的前沿趨勢

1.元強化學習：將強化學習與元學習相結合，以解決決策制定和順序學習問題。

2.分布式元學習：利用分布式計算資源，在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更復雜的模型上進行元學習。Few-shot學習中的元學習

元學習是一種機器學習范式，它使模型能夠從少量示例中學習新的任務。在Few-shot學習中，元學習用于訓練模型以在具有有限標記數(shù)據(jù)的新任務上快速適應。

元學習過程

元學習過程包括兩個階段：

*內層循環(huán)（訓練）：在這個階段，模型在特定任務（稱為支持集）上進行訓練。

*外層循環(huán)（更新）：在這個階段，模型根據(jù)其在內層循環(huán)中的表現(xiàn)進行更新。它使用稱為元梯度的梯度來更新其參數(shù)。元梯度反映了模型在所有任務上的整體表現(xiàn)。

Meta-optimizer

Meta-optimizer是一種優(yōu)化算法，它通過應用元梯度來更新模型的參數(shù)。常用的Meta-optimizer包括：

*MAML(Model-AgnosticMeta-Learning)：它直接更新模型參數(shù)，無需顯式計算元梯度。

*Reptile(RegularizedEvolutionforLearninginaParameterizedEnvironment)：它通過對模型參數(shù)進行隨機擾動，然后使用梯度下降來更新參數(shù)，來近似元梯度。

*FO-MAML(First-OrderMAML)：它使用元梯度的第一階近似值來更新參數(shù)，從而提高計算效率。

Few-shot學習中的元學習實例

原型網(wǎng)絡（PN）：

*內層循環(huán)：在支持集上計算每個類的原型，即類的中心向量。

*外層循環(huán)：根據(jù)原型計算查詢集中的查詢樣本的相似性，并進行分類。

匹配網(wǎng)絡（MatchingNetwork）：

*內層循環(huán)：在支持集和查詢樣本之間計算相似性分數(shù)。

*外層循環(huán)：使用softmax函數(shù)將相似性分數(shù)轉化為概率，并進行分類。

關系網(wǎng)絡（RN）：

*內層循環(huán)：在支持集中學習關系，并將其應用于查詢樣本以提取特征。

*外層循環(huán)：使用關系特征對查詢樣本進行分類。

Few-shot學習中的元學習優(yōu)勢

*樣本效率：元學習模型可以在極少數(shù)示例的情況下快速適應新任務。

*泛化能力：元學習模型能夠泛化到它們從未見過的任務，這在現(xiàn)實世界應用程序中至關重要。

*多任務學習：元學習模型能夠解決多個相關任務，這可以提高其整體性能。

Few-shot學習中的元學習挑戰(zhàn)

*過擬合：元學習模型容易過擬合于支持集，從而導致在新任務上的性能下降。

*計算成本：元學習過程通常涉及多個優(yōu)化步驟，這可能很耗時。

*穩(wěn)定性：元學習模型的訓練過程可能不穩(wěn)定，并且可能因任務和數(shù)據(jù)集的不同而產生不同的結果。

結論

Few-shot學習中的元學習是一種強大的范式，它使模型能夠從少量示例中學習新任務。它在自然語言處理、計算機視覺和機器人等領域有廣泛的應用。然而，元學習訓練的挑戰(zhàn)性也需要進一步的研究和開發(fā)。第五部分零樣本學習與Few-shot學習的聯(lián)系關鍵詞關鍵要點零樣本學習與Few-shot學習的聯(lián)系

主題名稱：概念相關性

1.零樣本學習（ZSL）和Few-shot學習（FSL）都是小樣本學習任務，旨在處理數(shù)據(jù)稀缺和類別未見的問題。

2.ZSL的目標是將樣本從一個源域（已見類別）映射到一個目標域（未見類別），而FSL的目標是學習從少數(shù)支持樣本中獲取新類別知識。

主題名稱：特征表征

零樣本學習與Few-shot學習的聯(lián)系

零樣本學習（ZSL）和Few-shot學習（FSL）是計算機視覺中的兩大密切相關的任務。兩者都涉及使用來自不同類別的有限標記數(shù)據(jù)對新類別進行分類。

概念上的聯(lián)系

ZSL和FSL的基本前提相似。在ZSL中，模型從已知的類別中學習，并使用語義信息（例如文本描述）來分類來自不可見類別的示例。在FSL中，模型使用少量的標記數(shù)據(jù)（通常少于10個示例）學習新類別，然后應用該知識對其他新類別的示例進行分類。

方法論上的重疊

ZSL和FSL在方法論上也有重疊。許多ZSL技術已被擴展到FSL，反之亦然。例如：

*生成模型：在ZSL中使用生成模型來生成不可見類別的示例，在FSL中使用生成模型來增強訓練數(shù)據(jù)。

*度量學習：在ZSL和FSL中，度量學習用于度量不同類別之間的相似性。

*元學習：元學習在FSL和ZSL中用于學習如何從少量的示例中快速適應新任務。

任務的差異

盡管概念和方法上的相似性，ZSL和FSL仍有幾個關鍵的區(qū)別：

*數(shù)據(jù)可用性：ZSL中的不可見類別沒有任何標記數(shù)據(jù)可用，而FSL中的新類別有少量的標記數(shù)據(jù)可用。

*目標：ZSL的目標是分類來自不可見類別的示例，而FSL的目標是分類來自新類別的示例。

*方法的復雜性：由于數(shù)據(jù)可用性的限制，ZSL方法通常比FSL方法更為復雜和不穩(wěn)定。

優(yōu)勢和互補性

ZSL和FSL都提供了在數(shù)據(jù)稀缺的情況下進行分類的強大方法。雖然ZSL可以處理大型數(shù)據(jù)池中的不可見類別，但FSL可以處理類別數(shù)量較少但數(shù)據(jù)更豐富的情況。

在某些場景中，將ZSL和FSL相結合可以獲得更好的性能。例如，ZSL可以用于識別不可見類別，而FSL可以用于對這些類別進行更精確的分類。

研究方向

ZSL和FSL仍是活躍的研究領域。當前的研究重點包括：

*提高準確性：開發(fā)新的模型和技術，以提高ZSL和FSL的分類準確性。

*拓展應用：探索ZSL和FSL在各種實際應用中的潛力，例如醫(yī)療圖像分析和自然語言處理。

*減少偏差：解決ZSL和FSL中存在的潛在偏差，確保模型的公平性和魯棒性。

總結

零樣本學習和Few-shot學習是緊密聯(lián)系的任務，它們利用了來自不同類別的有限標記數(shù)據(jù)對新類別進行分類。盡管有概念和方法上的相似性，這兩個任務在數(shù)據(jù)可用性、目標和方法復雜性方面存在關鍵差異。通過結合ZSL和FSL的優(yōu)點，可以針對各種數(shù)據(jù)稀缺場景開發(fā)更強大和多功能的分類模型。第六部分零樣本學習與Few-shot學習的區(qū)別零樣本學習與Few-shot學習的區(qū)別

#概述

零樣本學習(ZSL)和Few-shot學習(FSL)都是解決小樣本學習問題的元學習方法。ZSL旨在學習在訓練集中未見的類別的模型，而FSL旨在學習僅基于少量標記示例的新類的模型。

#數(shù)據(jù)要求

*ZSL：訓練數(shù)據(jù)包含源域的多個帶標記類和目標域的多個未標記類。

*FSL：訓練數(shù)據(jù)包含一個或多個域，其中每個域包含少量標記示例的新類。

#假設

*ZSL：假設源域和目標域之間存在語義關聯(lián)，可以利用這種關聯(lián)來推廣到未見的類。

*FSL：假設新類與已經(jīng)遇到的類具有相似的特征分布，并且可以使用少量標記示例來快速適應新類。

#目標

*ZSL：預測目標域未標記數(shù)據(jù)的類別標簽。

*FSL：預測新類標記數(shù)據(jù)的類別標簽。

#方法

*ZSL：通常使用投影方法，將源域特征映射到目標域語義空間，然后使用分類器預測類別標簽。

*FSL：典型方法包括元梯度法、模型不可知元學習和基于優(yōu)化的方法，這些方法旨在利用少量標記示例快速更新模型參數(shù)以適應新類。

#評估指標

*ZSL：無監(jiān)督準確率、分類準確率、語義相似度

*FSL：Few-shot準確率、支持集大小、查詢集大小

#優(yōu)勢和劣勢

ZSL

*優(yōu)點：適用于從未見類別的預測。

*缺點：依賴語義關聯(lián)，當源域和目標域之間不存在語義關聯(lián)時性能不佳。

FSL

*優(yōu)點：僅需少量標記示例即可適應新類。

*缺點：需要針對每個新類收集標記的樣本。

#應用場景

*ZSL：圖像分類（跨域）、語義分割（未標記類）

*FSL：自然語言處理（命名實體識別、文本分類）、計算機視覺（對象檢測、圖像分類）

#總結

零樣本學習和Few-shot學習是處理小樣本學習問題的互補方法。ZSL適用于預測從未見類別的標簽，而FSL適用于快速適應新類。兩種方法都依賴不同的假設和數(shù)據(jù)要求，并在不同的應用場景中發(fā)揮作用。第七部分零樣本學習與Few-shot學習的應用關鍵詞關鍵要點【醫(yī)學影像診斷】：

1.利用零樣本學習和Few-shot學習技術，對罕見或未知疾病進行準確診斷，彌補數(shù)據(jù)不足的缺陷。

2.訓練通用模型，使其能夠識別和分類各種醫(yī)學圖像，無需針對特定疾病進行大量數(shù)據(jù)訓練。

3.通過Few-shot學習，獲取少量標記的患者信息，快速適應新出現(xiàn)的疾病或變種。

【藥物發(fā)現(xiàn)和設計】：

零樣本學習與Few-shot學習的應用

前言

零樣本學習和Few-shot學習是計算機視覺和機器學習領域中兩個密切相關的研究方向，它們旨在解決分類任務中數(shù)據(jù)匱乏的問題。在傳統(tǒng)監(jiān)督學習中，模型在訓練和測試階段使用相同的類別標簽。然而，在零樣本學習和Few-shot學習中，模型需要學習如何識別訓練數(shù)據(jù)中未遇到的類。

零樣本學習的應用

零樣本學習最常見的應用包括：

*圖像識別：識別圖像中來自訓練集中未遇到的類的對象。

*視頻理解：理解視頻中來自訓練集中未遇到的類別的事件。

*自然語言處理：識別文本中來自訓練集中未遇到的類別的實體。

Few-shot學習的應用

Few-shot學習的主要應用包括：

*圖像識別：識別圖像中來自訓練集中只有少數(shù)樣本的類的對象。

*物體檢測：檢測圖像中來自訓練集中只有少數(shù)樣本的類的對象。

*語義分割：分割圖像中來自訓練集中只有少數(shù)樣本的類的像素。

零樣本學習與Few-shot學習的潛在應用

此外，零樣本學習和Few-shot學習還有許多潛在的應用，包括：

*醫(yī)學診斷：診斷來自訓練集中未遇到的疾病。

*藥物發(fā)現(xiàn)：發(fā)現(xiàn)具有新機制的藥物。

*材料科學：設計具有新特性的材料。

*個性化推薦：推薦來自訓練集中未遇到的類別的產品或服務。

*情感分析：分析來自訓練集中未遇到的類別的文本的情緒。

應用中的挑戰(zhàn)

在實際應用中，零樣本學習和Few-shot學習面臨著以下挑戰(zhàn)：

*數(shù)據(jù)稀缺：用于訓練的樣本數(shù)量非常有限。

*概念漂移：測試數(shù)據(jù)中的類別分布與訓練數(shù)據(jù)不同。

*類間相似性：訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)中的類別可能非常相似。

應用中取得的進展

近年來，零樣本學習和Few-shot學習取得了顯著進展，包括：

*開發(fā)了新的模型架構和損失函數(shù)，以提高分類精度。

*創(chuàng)建了新的數(shù)據(jù)集和基準，以促進研究和比較。

*探索了新的技術，例如元學習和遷移學習，以增強模型的可泛化性。

結論

零樣本學習和Few-shot學習是解決數(shù)據(jù)匱乏問題的有前途的研究方向。它們在圖像識別、視頻理解、自然語言處理和許多其他領域具有廣泛的應用。盡管存在挑戰(zhàn)，但近年來取得的研究進展表明，這些技術在現(xiàn)實世界應用中具有巨大的潛力。第八部分零樣本學習與Few-shot學習的研究進展關鍵詞關鍵要點零樣本學習中的原型匹配方法

1.構建代表類別的原型，利用距離度量將未見類別的樣本映射到已見類別空間。

2.探索基于attention的原型匹配策略，增強匹配的魯棒性和可解釋性。

3.采用度量學習和對抗性學習等技術，提升原型表示的泛化能力和判別性。

Few-shot學習中的元學習算法

1.采用基于梯度的元優(yōu)化器，通過少量的支持樣本更新模型參數(shù)，實現(xiàn)快速適應。

2.研究基于強化學習的元算法，利用獎勵機制指導模型學習，提升泛化性能。

3.探索自適應元學習框架，根據(jù)任務難度動態(tài)調整更新策略，實現(xiàn)針對不同任務的有效學習。

Few-shot學習中的數(shù)據(jù)增強技術

1.利用生成模型生成合成樣本，擴展訓練數(shù)據(jù)，彌補Few-shot場景中樣本不足的問題。

2.探索數(shù)據(jù)增強策略，如隨機裁剪、顏色擾動等，提升模型對數(shù)據(jù)噪聲和失真的魯棒性。

3.開發(fā)對抗性樣本生成方法，增強模型對對抗攻擊的抵抗能力，提升泛化性。

零樣本和Few-shot學習中的聯(lián)合學習

1.提出聯(lián)合零樣本和Few-shot學習框架，利用已見類別信息輔助Few-shot任務學習。

2.設計聯(lián)合優(yōu)化算法，同時優(yōu)化零樣本和Few-shot目標，提升模型對未知類別和少樣本的適應能力。

3.探索跨模態(tài)遷移學習技術，將不同模態(tài)下的知識和特征遷移到聯(lián)合學習框架中，增強模型泛化性。

Few-shot學習中的知識遷移

1.提出基于外部知識庫的Few-shot學習方法，利用文本、圖像或結構化知識輔助模型學習。

2.研究知識蒸餾技術在Few-shot學習中的應用，將已訓練模型的知識遷移到小樣本模型中。

3.探索多任務Few-shot學習框架，通過解決相關任務提升模型對不同任務的泛化能力。

零樣本和Few-shot學習中的應用

1.醫(yī)學圖像分析：識別罕見疾病，進行病變分類和分割。

2.自然語言處理：零樣本文本分類，F(xiàn)ew-shot對話生成和機器翻譯。

3.遙感圖像分析：檢測和識別未知類別物體，進行土地利用分類。零樣本學習與Few-shot學習的研究進展

引言

零樣本學習（ZSL）和Few-shot學習（FSL）是計算機視覺中的兩個重要研究方向，旨在解決小樣本學習或無樣本學習中的問題。

零樣本學習

ZSL的目標是訓練一個分類器，使其能夠識別在訓練中未遇到的類。這通過學習類之間的語義關系來實現(xiàn)，這些關系被編碼為特征向量或嵌入。

Few-shot學習

FSL旨在訓練一個分類器，使其能夠在僅給定少數(shù)幾個支持樣本的情況下識別新類。這需要模型能夠從有限的訓練數(shù)據(jù)中快速適應和泛化。

零樣本學習和Few-shot學習的研究進展

零樣本學習

*基于屬性的ZSL：將類表示為屬性向量，并通過學習屬性之間的關系來進行分類。

*基于嵌入的Z