zero shot

Zero-shot learning是指在没有见过某个类别的情况下，通过利用已有的知识，将该类别正确地分类。这个概念常常用于图像识别领域。在Zero-shot learning中，我们使用可见类别的属性来识别看不见的图像类别。通过从已知类别中提取特征，并根据对未知类别特征的描述，我们可以进行测试并对未见过的类别进行分类。

在Zero-shot learning的研究中，有一篇被引用较多的论文《An embarrassingly simple approach to zero-shot learning》，这篇论文提出了一种简单的方法来解决Zero-shot learning问题。该方法通过直接推导出最优权重，避免了繁琐的训练过程。因此，这个方法被称为"embarrassingly simple"。

总结来说，Zero-shot learning是一种利用已有知识进行未知类别分类的方法，在图像识别领域有广泛的应用。通过提取已知类别的特征并根据类别的描述进行测试，我们可以实现对未见过类别的分类。同时，一些简单的方法也被提出来，使得Zero-shot learning更加简单和高效。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

zero shot classification

zero shot classification 是一种将给定的文本归类到预先定义的组或类标签的方法，而无需在包含文本和标签映射的下游数据集上训练专门的机器学习模型。这种分类方法通过利用语义嵌入和知识图谱等技术来实现。在Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs的论文中，提出了一种用于ImageNet的零样本分类的重实现。这些方法可以扩展到主题识别、问题回答和情感分析等领域。

zero shot检索

Zero-shot检索是指在没有针对某个特定问题进行训练的情况下，使用预训练的语言模型来回答该问题。这种技术可以大大减少模型训练的时间和成本，同时也可以提高模型的泛化能力。

例如，我们可以使用一个预训练的语言模型来回答以下问题：“谁是美国第一位总统？”即使该模型没有接受过任何有关美国历史或政治的特＊＊＊ Zero-shot检索技术有哪些应用场景？
2. 目前哪些预训练的语言模型可以用于Zero-shot检索？
3. Zero-shot检索技术存在哪些局限性？