零射学习 (ZeroShot Learning) 原理与代码实例讲解

零射学习 (Zero-Shot Learning) 原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

• 零射学习
• 无监督学习
• 超参数
• 核心概念
• 应用场景

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在传统的机器学习任务中，模型通常需要大量的标记数据进行训练。然而，在实际应用中，我们经常会遇到一些场景，例如新任务、新领域或新用户，这些场景中往往没有足够的标记数据可用。这时，传统的机器学习方法就无法发挥作用。为了解决这一问题，研究者们提出了零射学习（Zero-Shot Learning, ZSL）。

1.2 研究现状

零射学习近年来取得了显著的进展，主要包括以下几种方法：

• 原型匹配法：通过将未知类别的样本与已知类别的原型进行比较，来判断样本的类别。
• 基于模型的方法：利用迁移学习或多任务学习等技术，将已有知识迁移到新任务中。
• 基于数据的方法：通过聚类或生成模型等方法，对未知类别的样本进行分类。

1.3 研究意义

零射学习在许