简单介绍一下zero-shot、few-shot
时间: 2024-01-17 15:04:47 浏览: 58
Zero-shot learning和Few-shot learning都是指机器学习中的一种学习范式。
Zero-shot learning是指在训练阶段没有涉及到某些类别的情况下,模型可以在测试阶段正确地对这些类别进行分类。具体来说,它是一种通过利用特征之间的关系,将已知类别的知识泛化到未知类别的技术。
Few-shot learning是指在训练数据非常少的情况下,模型仍然可以正确地对新的样本进行分类。具体来说,它是一种通过利用少量样本的信息和先验知识,快速适应新任务的技术。
这两种技术都旨在通过利用先验知识和特征之间的关系,从而在数据很少或者没有的情况下实现机器学习。
相关问题
何为zero-shot与few-shot
Zero-shot learning(零样本学习)是指在没有任何训练样本的情况下,通过模型的泛化能力进行识别和分类。也就是说,模型在遇到从未见过的类别时,仍然能够正确地进行分类。
Few-shot learning(小样本学习)是指在只有少量训练样本的情况下,通过模型的学习能力进行识别和分类。也就是说,模型能够在仅有几个样本的情况下,学习到新的类别并进行分类。
zero-shot与few-shot都用到了预训练对吗?
是的,通常情况下,zero-shot learning和few-shot learning都需要使用预训练模型。预训练模型是在大规模数据集上进行训练的模型,其目的是为了学习到丰富的语言和知识表示。在zero-shot和few-shot任务中,预训练模型可以作为一个基础模型,然后通过少量的样本或者没有样本的情况下,通过fine-tuning的方式进行模型的微调,使得模型可以适应新的任务和类别。因此,预训练模型是zero-shot和few-shot学习中非常重要的一部分。
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