"少样本学习"中的"学习如何学习"概念是什么?

"少样本学习"中的"学习如何学习"概念是什么?

零样本学习 (ZSL) 模型通过使用关于类或概念的预先存在的信息来对不可见的类别进行预测,从而利用语义知识。这种方法绕过了对每个可能的类的大量训练数据的需求。相反,ZSL模型通常依赖于表示类的属性或描述性特征。例如,它不仅可以在猫和狗的图像上训练模型,还可以从单词或属性中学习,例如 “有皮毛” 或 “四条腿”,这些单词或属性适用于更广泛的动物。当模型遇到像马这样的新类时,即使没有特定的训练示例,它也可以利用对与之相关的属性的理解来进行预测。

语义知识可以来自各种来源,诸如词嵌入、本体或关系图。例如,如果使用捕获单词之间相似性的单词嵌入训练模型,则可能会发现 “horse” 在语义上接近 “zebra”,因为 “striped” 或 “食草动物” 等共享属性。这允许模型基于其与已知类的相似性来推断看不见的类的特征。本质上,模型可以使用这些关系来导航可能的类的空间,而不需要每个类的直接示例。

此外,语义知识的使用还允许在ZSL应用中的灵活性和适应性。例如,在图像分类场景中,开发人员可以简单地通过提供相关属性而不是为每个新类别收集和标记数据来引入新类别。这可以显著减少数据准备所需的时间和资源。此外,它鼓励更广泛地理解不同的类如何相互关联,这可以在各种应用中产生更健壮和可推广的模型,例如自然语言处理和图像识别。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
零样本学习是如何改善零样本文本到图像生成的?
零射学习是一种机器学习方法,其中训练模型以识别以前从未明确见过的对象或概念。领域知识在这种情况下起着至关重要的作用,因为它有助于塑造我们如何设计学习过程并构建模型进行推理所需的信息。具体来说,领域知识可以告知已知类和未知类之间的关系,从而实
Read Now
在联邦学习中,服务器的角色是什么?
在联邦学习中,服务器作为中央协调者,扮演着关键角色,负责管理整体学习过程,而无需访问位于各个设备上的原始数据。它的主要职责包括从各个客户端汇总模型更新,组织训练过程,并确保个体贡献能够安全整合以形成一个统一的全球模型。在客户端使用本地数据集
Read Now
在人工智能的背景下,智能代理是什么?
在人工智能(AI)的背景下,智能代理是能够感知其环境、基于该信息做出决策并采取行动以实现特定目标的系统。它们以自主或半自主的方式运行,这意味着它们可以在不需要持续人工干预的情况下运作。智能代理的典型特征包括从经验中学习、适应环境变化以及基于
Read Now