深度学习---zero-shot one-shot few-shot (learning)

最新推荐文章于 2025-11-02 14:50:06 发布
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为了解决传统深度学习需要大量数据和重复训练的问题，研究者提出了Zero-shot Learning、One-shot Learning和Few-shot Learning。Zero-shot Learning允许模型对未见过的类别进行预测，One-shot Learning在少量样本上训练模型，Few-shot Learning与One-shot类似，也是处理少量样本学习。这些方法旨在提高模型的泛化能力和学习效率。

在迁移学习中，由于传统深度学习的学习能力弱，往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。

Zero-shot Learning

Zero-shot Learning，零次学习。
成品模型对于训练集中没有出现过的类别，能自动创造出相应的映射： X → Y X \rightarrow Y X→Y

One-shot Learning

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zero-shot, one-shot和few-shot
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掌握这3种Few-Shot模式，让你的Dify应用智能提升200%
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SimProceed的博客
11-02 959
掌握Few-Shot技巧，快速提升Dify应用智能水平。本文结合Dify提示词工程few-shot示例，解析三种高效模式，适用于对话系统、内容生成等场景，显著增强模型理解与响应准确率。方法实用，效果立现，值得收藏。
One-shot learning with Memory-Augmented Neural Networks
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One-shot learning with Memory-Augmented Neural Networks,这是2016年arXiv的关于元学习的论文
4.2 One-Shot 学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
赵继超的笔记
04-27 2721
One-Shot 学习 (One-Shot Learning) 人脸识别所面临的一个挑战就是你需要解决一次学习问题，这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。而历史上，当深度学习只有一个训练样例时，它的表现并不好，让我们看一个直观的例子，并讨论如何去解决这个问题。 假设你的数据库里有4张你们公司的员工照片，实际上他们确实是我们deeplearni...
Zero-shot Learning / One-shot Learning
chenyi9981的博客
06-01 1044
Introduction 在 迁移学习 中，由于传统深度学习的 学习能力弱，往往需要 海量数据 和 反复训练 才能修得 泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Lea...
Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning
VIEO
04-21 1135
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 转载自：http://www.cnblogs.com/jngwl/articles/10221819.html#top 1. Introduction ...
One-Shot学习/一次学习（One-shot learning）
csdn_xmj的博客
05-25 1万+
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 人脸识别所面临的一个挑战就是需要解决一次学习问题（one-shot learning problem），这意味着在大多数人脸识别应用中，你需要通过单单一张图片或者单单一个人脸样例就能去识别这个人。而历史上，当深度学习只有一个训练样例时，它的表现并不好，让我们看一个直观的例子，并讨论如何去解决这个问题。 假设数据库里有4张员工照片（deeplearning.ai的员工），分别是Kian，Danielle，Younes和Tian。现在假设有个人来到办公室，并且她
Zero-shot、One-shot、Few-shot 三种学习方法的理解
liguiyuan的博客
09-24 6148
在AI模型学习方法中，Zero-shot、One-shot、Few-shot 学习是处理情形的几种重要方法，主要用于解决训练数据少、导致模型泛化能力差的问题。
Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解
qq_25438419的博客
01-21 1042
meta就是描述数据的数据。比如照片，我们看到的是它呈现出来的数据， 即Data，但它还含有许多描述它拍摄参数的数据，比如光圈、快门速度、相机品牌等，即Meta。机器学习模型一般要求训练集样本量足够大，才能取得不错的预测效果。但对于人来说却不需要，对于一个从没有见过小猫和小狗的小朋友来说，给他几张照片他就能轻松的学会如何分辨两只动物。如果一个人已经掌握了如何骑自行车，那么学习如何骑摩托车对他来说会非常轻松。我们能否设计一个模型，让模型仅从一点点训练样本就能学会新的“知识”呢？即让模型“自己学会去学习”
Zero-Shot（零样本学习），One-Shot（单样本学习），Few-Shot（少样本学习）概述
qq_54708219的博客
07-10 1450
指模型在未接收任何任务专属样本的条件下，仅通过任务描述或语义关联完成对新类别/任务的识别或生成。其核心是知识迁移——将预训练阶段学到的通用能力泛化到未知领域。类比理解人类若已知“斑马有黑白条纹”，即使从未见过“斑驴”，也能根据描述“斑驴是斑马与驴的杂交后代”推测其形态——这正是ZSL的思维本质。Zero-Shot Learning是AI泛化能力的终极考验传统ZSL（2010-2018）：依赖人工属性，解决语义鸿沟。生成式ZSL（2018-2022）：GAN/VAE合成样本缓解数据稀缺。大模型时代ZSL。
Zero-Shot、One-Shot、Few-Shot
Hacker_Wind的博客
01-12 683
Zero-Shot学习、One-Shot学习、Few-Shot学习是机器学习中的概念，主要用于解决训练数据少，导致模型泛化能力差的问题。Zero-Shot提示、One-Shot提示、Few-Shot提示是在提示工程（Prompt Engineering）中的概念。
【深度学习】Zero-shot Learning | One-shot Learning | Few-shot Learning
JNing
02-02 1万+
【深度学习】Zero-shot Learning | One-shot Learning | Few-shot Learning
什么是one-shot learning
junbaba_的博客
11-27 5959
什么是one-shot learning ​ Zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话，我们就可以处理没有看到的类了。 比如，我们在训练时没有看见过狮子的图像，但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。一个好的狮子特征，可能就和猫，老虎等等比较接近，和汽车，飞机比较远离。 ​ One-shot learning 指的是我们在训练样本很少，甚至只有一个的情况下，依旧能做预测。 ​ 这是如何做到呢？可以在一个大数据
One-Shot Learning
冰雪棋书的博客
11-02 639
1、意义 减少训练数据 1.深度学习需要大量的数据 2.MNIST为了10个类别的区分，需要60000张训练图像，平均一个类别需要6000张训练图像 3.One-Shot试图将一个类别的训练图像减少，极端情况减小到一张图片 在新类别的数据出现时，无需重新训练 1.传统的深度神经网络无法处理没有出现在训练集中的类别 2.以员工刷脸打卡为例，使用传统深度神经网络，每一个新员工入职，都是一个新的类别，需要重新训练深度神经网络 3.如果每天都有新员工入职，每天都需要重新训练网络，成本非常高 4.O
One-shot Learning
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09-03 1万+
背景主要研究的是网络少样本精准分类问题，单样本学习能力！很明显，机器学习系统很希望拥有这种快速从少量样本中去学习的能力，因为收集和标记数据是一个耗时费力的工作。而且，我认为这是通往通用人工智能的漫漫长路中很重要的一步。主要的研究就是单样本多类别问题，一个样本多个label，也就是弱监督！Baseline：近邻最简单的分类方式是使用k-近邻，KNN方法，但是因为每个类别只有一个样本，所以我们需要用1近
深度学习: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning
邦戈邦戈栗子的博客
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Introduction 在 迁移学习 中，由于传统深度学习的 学习能力弱，往往需要 海量数据 和 反复训练 才能修得 泛化神功 。为了 “多快好省” 地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力)，可我的家里没有草原 (海量数据) 。 Learning类型 分...
Zero-Shot, One-Shot, and Few-Shot Learning概念介绍
weixin_42010722的博客
06-13 1万+
本文将介绍零样本学习、一次样本学习和少样本学习的概念，它们使得机器学习模型能够在仅有有限数量的示例情况下对对象或模式进行分类和识别。在机器学习中，我们通常需要大量的训练数据来训练模型，以便它能够准确地识别和分类新的输入。然而，在现实世界中，获取大规模标记数据集可能是昂贵和耗时的。因此，零样本学习、一次样本学习和少样本学习等技术应运而生，它们旨在解决这个问题。
【深度学习】few-shot learning
qq_39165617的博客
03-09 468
一些方法 MAML 模型无关元学习 2018 https://github.com/dragen1860/MAML-Pytorch 元学习pytorch有关的git网址 https://github.com/tristandeleu/pytorch-meta
Few-shot \ One-shot \ Zero-shot
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Few-shot、One-shot 和 Zero-shot 是机器学习领域中描述模型适应新任务的不同方式： 1. **Zero-shot learning (零样本学习)**[^1]：这种情况下，模型从未见过特定类别的数据，但它依赖于已有的知识库（如Wikipedia...
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