知识转移是zero-shot learning (ZSL) 中的一个重要概念，它允许模型对新的、看不见的类别进行预测，而不需要为这些类别标记数据。在这种情况下，知识转移是指模型应用从熟悉的课程中获得的学习来推断有关不熟悉的课程的信息的能力。这在获得标记数据是昂贵或不切实际的情况下特别有用。
例如，考虑一个图像分类任务，其中一个模型已经被训练来识别不同种类的动物，但它遇到了一个它以前从未见过的新物种。通过知识转移，该模型可以利用其对已知物种相似特征的理解来对新物种进行有根据的猜测。它可以依靠共同的特征-如颜色图案，身体形状或栖息地-建立联系。如果模型已经学会了识别猫和狗，它可能会通过应用它对现有猫科动物特征的了解来成功地识别一种新类型的猫科动物，即使它从未在该特定类型上进行过明确的训练。
此外，使用辅助信息可以增强零样本学习中的知识转移。例如，通过采用已知和未知类之间的本体或语义关系，开发人员可以更有效地构建学习过程。如果模型知道 “金毛猎犬” 是一种 “狗”，则可以利用这种关系对 “拉布拉多犬” 等看不见的品种进行分类。总体而言，知识转移使零射击学习系统能够弥合他们所知道的和他们需要学习的之间的差距，使它们在经常出现新类的各种应用中具有通用性和高效性。