在少量样本学习中,什么是最近邻方法?

在少量样本学习中,什么是最近邻方法?

Zero-shot learning (ZSL) 是一种机器学习方法,其中模型学习识别在训练过程中没有明确看到的对象,类别或任务。此功能依赖于模型对语义关系和特征表示的理解。可以在图像分类任务中找到行动中的零射学习的常见示例,其中模型需要识别新类,而无需访问这些类的标记训练数据。

例如,考虑一个模型被训练以识别各种动物 (如猫、狗和鸟) 的场景。在训练阶段,它学会将某些特征与每个类别相关联,例如猫和狗的四条腿形状或鸟类的羽毛翅膀。当出现一个新的类时,比如 “斑马”,模型仍然可以对它是什么做出明智的猜测,即使它以前从未见过斑马。这是通过利用从原始类别中学到的属性来实现的,例如识别斑马独特的黑白条纹,并且它是像马一样的四足哺乳动物,在训练过程中可能会遇到这种情况。

零射学习的另一个实际应用可以在自然语言处理 (NLP) 中观察到。想象一下设计用于在多种语言之间进行翻译的系统。虽然系统可能已经在英语、西班牙语和法语上进行了广泛的训练,但它可能还需要将文本翻译成不支持的语言,例如斯瓦希里语。通过了解语言及其语法结构之间的关系,该模型可以应用它对类似语言的了解来对尚未明确训练的文本进行准确的翻译。这种能力允许更多功能的应用,使系统能够处理更多的任务,而不需要为每个可能的输入大量的注释数据。

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
文档数据库中元数据的作用是什么?
文档数据库中的元数据在有效组织、管理和检索数据方面发挥着至关重要的作用。元数据的核心是关于数据的数据。它为存储在数据库中的文档提供了上下文和额外信息,例如它们的结构、关系和属性。例如,在像MongoDB这样的文档数据库中,每个文档可以有相关
Read Now
在联邦学习中,什么是安全聚合?
“联邦学习中的安全聚合是一种旨在保护个别参与者隐私的技术,同时仍允许其贡献改善共享模型。在联邦学习中,多个设备或客户端协同训练机器学习模型,而无需彼此或共享给中央服务器原始数据。安全聚合确保服务器能够从客户端计算聚合更新,而无法看到单个更新
Read Now
元数据在大数据中的作用是什么?
元数据在大数据的管理和利用中起着至关重要的作用。元数据本质上是描述其他数据的数据。它提供了有关数据本身的特征、来源、结构和上下文的基本信息。这使得开发人员和技术专业人士能够了解可用的数据集、如何访问这些数据以及如何在各种应用中有效使用它们。
Read Now