零样本学习是如何与自然语言查询合作的?

零样本学习是如何与自然语言查询合作的?

零样本学习 (ZSL) 和少样本学习 (FSL) 是机器学习中的两种方法,旨在通过最少的标记示例来识别或分类新的数据类别。在零射学习中,模型是在一组类上训练的,然后期望根据辅助信息 (例如这些类的属性或描述) 泛化为完全看不见的类。例如,如果一个模型学会识别像猫和狗这样的动物,它可能会被要求识别一匹马,如果它知道像 “有四条腿,鬃毛和蹄” 这样的语义特征,即使它从未在训练数据中见过一匹马。

另一方面,少镜头学习涉及训练模型以识别或分类新类别,每个类别只有几个标记的示例。而不是仅仅依赖于描述性属性,少数镜头系统从少量的训练样本中学习。例如,如果您提供的模型只有五只狐狸的图像,那么它应该能够正确地对狐狸的新图像进行分类。这种方法通常采用度量学习等技术,其中模型通过比较特征来学习区分类别,而不是需要大量数据进行训练。

尽管这两种方法都旨在解决标记数据的稀缺性,但它们在基本方法上有所不同。零样本学习需要通过辅助数据理解类之间的关系,并且在训练期间不使用目标类的任何示例。相比之下,少镜头学习为每个新类使用有限数量的示例来提高性能。这两种技术在获得大型数据集具有挑战性的现实世界应用中都是有价值的,例如在医学成像或野生动物监测中,标记数据可能很少。

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
在语音识别中,置信度评分的重要性是什么?
儿童的语音识别与成人的不同主要是由于语音模式,词汇和认知发展的差异。与成年人相比,儿童的言语更具可变性且可预测性较差。例如,年幼的孩子经常不清楚地表达单词,混淆声音或使用不正确的语法。这些因素会使主要在成人语音和语言结构上训练的语音识别系统
Read Now
嵌入是如何与像 Milvus 这样的向量数据库集成的?
“嵌入是数据的数值表示,能够在低维空间中捕捉对象的语义含义,使其在相似性搜索或分类等各种任务中变得非常有用。向量数据库,如 Milvus,旨在高效地存储和检索这些高维向量。当你拥有一个数据集——比如图像、文本或音频时,可以为每个项目生成嵌入
Read Now
元数据在基准测试中的作用是什么?
元数据在基准测试中发挥着至关重要的作用,它提供了必要的背景和额外信息,以便准确解读结果。在基准测试的领域,无论是软件性能、网络速度,还是硬件能力,元数据都是帮助开发人员理解测试条件的基础。这包括被测试软件的版本、所用机器的硬件规格、操作系统
Read Now

AI Assistant