程序员学长 | 快速学习一个算法，CLIP

本文来源公众号“程序员学长”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。

原文链接：快速学习一个算法，CLIP

今天给大家介绍一个强大的算法模型，CLIP。

CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) 是一个由 OpenAI 开发的多模态预训练模型，它能够理解图像和相关文本之间的关系。

CLIP 的核心思想是通过对比学习（Contrastive Learning）训练一个模型，使其能够将图像和描述性文本映射到同一个向量空间中。

CLIP 模型的主要意义在于其跨模态学习能力，即能同时处理和理解图像及其文本描述。这种能力使得 CLIP 在处理视觉任务时不局限于固定的数据集和预定义的类别，而是能够理解在训练时未曾见过的概念或对象。

此外，CLIP 可以使用自然语言描述来进行零样本学习（zero-shot learning），即直接使用文本描述来进行图像识别，而不需要额外的模型训练。

零样本学习（zero-shot learning）是指模型尝试预测在训练数据中未出现过一次的类别。

例如，经过对狗和猫进行分类训练的图像分类器有望在我们赋予它的任务上表现出色，即对狗和猫进行分类。我们通常不会期望经过对狗和猫进行训练的机器学习模型能够很好地检测浣熊。而 CLIP 往往在它们没有直接接受过训练的任务上表现良好，这被称为 “零样本学习”。