Zero-Shot & Few-Shot

最新推荐文章于 2025-07-10 18:44:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-10 18:44:11 发布 · 988 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #深度学习 #python

文章探讨了监督学习的基本原理，如使用带标签的数据训练模型进行猫狗分类。接着介绍了零样本学习，它允许模型处理训练集中未出现的新类别，通过建立特征空间到语义空间的映射实现。最后提到了少样本学习，这种方法依赖少量标注样本进行高效学习。

有监督学习

  在传统的监督学习中，需要给模型输入数据和对应的标签，比如猫和狗的图片以及猫和狗的类别标签，然后去训练模型，才能够得到用于猫狗分类的模型。但此模型只能用于猫狗分类，不能区分猫狗之外的其他类别。

零样本学习

  零样本学习（Zero-Shot）与传统的监督学习形成对比。利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而使得模型有效。
  假设定义一个特征空间 X X X，即深度神经网咯提取到的特征；语义空间 A A A，即未出现在训练集中的类别的描述。零样本学习需要做的，便是建立特征空间到语义空间的映射。

少样本学习

  少样本学习（Few-Shot）是利用少量标注样本进行学习

参考文章

【计算机视觉】Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解

zero-shot, one-shot和few-shot
薰珞婷紫小亭子的博客
07-05 9971
zero-shot, one-shot和few-shot
Zero-shot、 Zero-shot与meta-learning
weixin_42052249的博客
10-15 1308
例子：假设我们已知驴子和马的形态特征，又已知老虎和鬣狗都是又相间条纹的动物，熊猫和企鹅是黑白相间的动物，再次的基础上，我们定义斑马是黑白条纹相间的马科动物。不看任何斑马的照片，仅仅凭借推理，在动物园一众动物中，我们也能够找到斑马。 上述例子中包含了一个推理过程：利用过去的知识（已知动物的描述），在脑海中推理出新对象的具体形态，从而能对新对象进行辨认（如下图）。 如今十分火热的纯监督模型往往需要足够多的样本才能训练出足够好的模型，并且用熊猫训练出来的分类器，只能对熊猫进行分类，其
《AI大模型应知应会100篇》第25篇：Few-shot与Zero-shot使用方法对比
yweng18的博客
04-18 1074
在大语言模型的应用中，**Few-shot（少样本）**和**Zero-shot（零样本）**是两种核心的提示策略。它们各自适用于不同的场景，能够帮助用户在不进行额外训练的情况下完成任务。本文将深入探讨这两种策略的原理、适用场景及效果差异，并通过实战案例分析，帮助读者选择最合适的提示方法。
【计算机视觉】Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解
热门推荐
wzk4869的博客
03-09 2万+
【计算机视觉】Zero-shot, One-shot和Few-shot的理解
few-shot和zero-shot
Paloma_Gao的博客
12-13 2864
Meta Learning & Few-shot Learning
Zero-shot、One-shot、Few-shot 三种学习方法的理解
liguiyuan的博客
09-24 6027
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 1003
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、One-Shot、Few-Shot
Hacker_Wind的博客
01-12 652
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。
大模型的Zero-Shot和Few-Shot学习机制及实战应用
猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；
06-11 1183
在当前人工智能技术快速发展的背景下，大模型的学习能力已成为推动AI应用落地的关键因素。本文将深入探讨大模型中两种重要的学习范式——零样本学习（Zero-Shot Learning）和少量样本学习（Few-Shot Learning），通过理论分析与实践案例相结合的方式，为技术开发者提供全面的理解框架和实施指导。 这两种学习方式代表了大模型在不同应用场景下的核心能力体现，掌握其原理和应用技巧对于充分发挥大模型潜能具有重要意义
【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用
weixin_41645791的博客
11-27 6289
Zero-shot 学习指模型仅通过任务描述（Task Description）理解任务，并在没有任何示例的情况下预测输出结果。它完全依赖于预训练阶段中学习到的通用知识，不需要针对具体任务的额外数据。
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。
Zero-shot和Few-shot的区别和联系
雨落
03-17 2264
Zero-shot 强调模型的通用性和无数据依赖性，适合完全无标注数据的场景。Few-shot 强调模型在少量数据支持下的快速适应能力，适合有少量标注数据的场景。两者的联系在于都依赖预训练模型的强大泛化能力，区别在于是否使用少量示例来引导模型行为。在实际应用中，可以根据任务需求和数据可用性选择合适的学习范式，甚至结合两者的优势（如先用 Zero-shot 初始化，再用 Few-shot 微调）。
Zero-Shot、One-shot、Few-Shot 的简介
TFATS的博客
09-20 5113
所以模型需要知道的信息是马的样本、老虎的样本、熊猫的样本和样本的标签，以及关于前三种动物和斑马的描述。”然后，爸爸给小明安排了一个任务，让他在动物园里找一种他从没见过的动物，叫斑马，并告诉了小明有关于斑马的信息：“斑马有着马的轮廓，身上有像老虎一样的条纹，而且它像熊猫一样是黑白色的。如今十分火热的纯监督模型往往需要足够多的样本才能训练出足够好的模型，并且用熊猫训练出来的分类器，只能对熊猫进行分类，其他物种都无法识别，也无法进行特征的综合推理，这样的模型功能还有待完善。
Zero-Shot（零样本学习），One-Shot（单样本学习），Few-Shot（少样本学习）概述
最新发布
qq_54708219的博客
07-10 1390
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。
深度学习: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning
邦戈邦戈栗子的博客
11-20 612
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、Few Shot、One Shot闲聊
千里之行始于足下
05-17 3719
Zero Shot、Few Shot和One Shot的神奇之处，能够在没有见过的任务或类别上做出准确的预测，甚至只需要极少的样本就能学会新技能。
一文带你看懂Zero-shot, One-shot和Few-shot的区别 ！
qq_45913945的博客
04-18 2771
机器学习按样本量需求分为传统监督式学习、Zero-shot Learning、Few-shot Learning、One-shot Learning。传统监督式学习依赖海量数据反复训练；Zero-shot Learning 无需任务示例，借助预训练知识预测，能应对类别失衡与长尾分布；Few-shot Learning 旨在让模型学会辨别事物异同，凭借小数据集（Support set）辅助判断新类别；One-shot Learning 是 Few-shot Learning 的特殊情况，每类仅有一个样本。后三
【有啥问啥】深度学习任务中的 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 是什么？
Chauvin的博客
08-02 3585
Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 学习是处理数据稀缺问题的有效策略。在计算机视觉领域，它们为不同的数据场景提供了灵活的解决方案。Zero-shot 学习依赖于语义描述和先验知识，One-shot 学习依赖于度量学习和生成模型，而 Few-shot 学习则利用数据增强和模型正则化技术。通过了解这些方法的原理和应用场景，我们可以更好地设计和优化深度学习模型。
大模型中的ZeroShot、OneShot、FewShot 概念理解
chunmiao3032的专栏
04-16 1万+
相反，你可以让模型基于一些高级的描述（例如，动物的名字和它们的特点）来识别动物。这种方法更像是传统软件开发中的样本学习，但仍然非常高效，因为模型只需要很少的样本就能做出推断。类比解释：就像你给一个聪明的助手一些动物的定义，但没有给他看任何图片，他就能根据这些定义识别出他之前从未见过的动物。类比解释：就像你给助手看了几只不同品种的猫的图片，虽然数量不多，但他通过这些有限的样本学会了识别各种各样的猫。类比解释：这就像你给助手看了一张猫的图片，他就能够记住猫的样子，并且以后能够识别出其他的猫。
什么是zero-shot 、few shot
02-11
### Few-Shot 学习与 Zero-Shot 学习的概念 #### Few-Shot 学习 Few-shot 学习是指机器学习模型能够在仅有少数几个样例的情况下完成新任务的能力。这种技术特别适用于数据稀缺的情况，在实际应用中非常有价值，因为获取大量标注数据往往成本高昂且耗时。 对于 few-shot learning 来说，算法通常会利用预先积累的知识来帮助理解和泛化到新的类别上。例如，如果一个图像分类器已经被训练用来区分猫、狗和其他常见宠物，则当面对从未见过的新物种如狐狸时，只需提供少量带有标签的例子就能快速调整并学会识别这一新类别[^1]。 ```python def train_few_shot_model(model, support_set, query_set): """ 训练少样本学习模型 :param model: 预先训练的基础模型 :param support_set: 支持集，含少量标记样本 :param query_set: 查询集，用于评估性能的数据集合 """ # 更新模型参数以适应新类别的特点 updated_parameters = fine_tune_on_support_set(support_set) predictions = [] for sample in query_set: prediction = predict_with_updated_params(sample, updated_parameters) predictions.append(prediction) return predictions ``` #### Zero-Shot 学习 Zero-shot 学习则更进一步，它允许模型在完全没有看到过目标类别的任何实例的前提下做出预测。这听起来似乎不可能实现，但实际上通过引入额外的信息源——比如属性描述或语义表示——使得这样的推断成为可能。具体而言，zero-shot 方法依赖于跨模态映射机制，即将不同类型的特征空间关联起来，从而即使是在缺乏直接观察的情况下也能建立起合理的判断依据[^2]。 考虑这样一个场景：给定一组已知动物种类及其视觉外观特征（如颜色、形状），以及文字形式的其他未知生物特性说明；借助这些辅助资料，系统应当有能力推测出未曾接触过的实体是什么样子，并据此作出相应决策。 ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def zero_shot_predict(known_features, unknown_descriptions, new_instance_description): """ 使用零样本学习进行预测 :param known_features: 已知类别的特征向量矩阵 :param unknown_descriptions: 未见类别对应的自然语言描述列表 :param new_instance_description: 新实例的文字描述字符串 """ similarities = [] for desc in unknown_descriptions: sim_score = calculate_semantic_similarity(new_instance_description, desc) similarities.append(sim_score) best_match_index = np.argmax(similarities) predicted_class_vector = get_corresponding_feature_vector(best_match_index, known_features) return predicted_class_vector ``` 两种方法的主要差异在于它们对待新颖事物的方式： - **样本需求**：few- **信息来源**：前者主要依靠有限数量的实际观测来进行归纳推理，后者更多地依赖间接知识（如文本描述或其他形式的相关线索）来填补空白。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

晓shuo

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值