深度学习中的Zero-shot（零次学习）

1 Zero-shot介绍

Zero-shot学习（ZSL）是机器学习领域的一种先进方法，它旨在使模型能够识别、分类或理解在训练过程中未见过的类别或概念。这种学习方法对于解决现实世界中常见的长尾分布问题至关重要，即对于一些罕见或未知类别的样本，传统的监督学习方法可能难以处理。

1.1 基本原理

• 知识转移： Zero-shot学习的核心在于将从训练数据中学到的知识（如特征、模式或关系）转移到未见过的类别上。

• 属性学习： 在Zero-shot学习中，通常会使用属性（attribute）作为中介，这些属性在训练类别和未见类别之间是共享的。例如，动物可以根据“有翅膀”、“会飞”等属性进行分类。

• 语义嵌入： 使用语义嵌入（semantic embedding）来建立可见类别和未见类别之间的联系。这可以通过词嵌入（如Word2Vec）或其他形式的语义表示来实现。

1.2 方法和技术

• 嵌入空间学习： 创建一个共享的嵌入空间，其中训练类别和未见类别都可以表示。这个空间通常是由特征空间和语义空间组成。

• 分类器设计： 设计可以处理未见类别的分类器。这些分类器通常需要能够在没有标签数据的情况下进行有效的推断。

• 生成模型： 生成模型，如生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），可以用来生成未见类别的合成样本，以辅助训练过程。

1.3 发展趋势

• 跨模态学习： 结合多种类型的数据（如文本、图像、音频）进行更有效的Zero-shot学习。

• 自监督学习： 利用自监督学习方法提取更丰富、更有