弱监督机器学习：零样本与小样本融合方法综述

本文综述了融合零样本学习和小样本学习的弱监督机器学习方法，针对当前研究领域的热点问题，系统地探讨了这些问题的定义。在机器学习中，弱监督通常指的是数据标记不完整或不准确的情况，而零样本学习则强调在没有样本的情况下进行学习，小样本学习则关注在样本数量极少的情况下提升模型性能。这两种方法的结合旨在应对实际应用中常见的数据匮乏问题，提高学习效率和模型泛化能力。 文章首先介绍了小样本学习的基本原理，如基于迁移学习、半监督学习和主动学习等策略，这些方法通过利用未标记数据或者仅有的少量标注数据来增强模型的训练效果。接着，它详细阐述了零样本学习，如何利用先验知识和元学习技术在缺乏实际训练数据的情况下进行预测。 然后，作者探讨了零样本学习与小样本学习的融合策略，这可能涉及到跨领域学习、联合表示学习或者生成模型的应用，通过共享信息和知识，使得模型能够在小样本条件下更有效地利用零样本学习的优势。文章列举了相关研究中的关键算法和技术，如原型网络、领域自适应、以及基于图模型的方法。 在实验设计部分，作者回顾了近年来在弱监督机器学习中进行的典型实验，包括数据集的选择、评价指标的设定以及模型性能的比较。他们分析了不同方法在实际任务中的表现，并讨论了影响结果的关键因素。 最后，文章指出了当前研究中存在的挑战，如如何有效处理数据不平衡问题、提高模型的鲁棒性和泛化能力，以及如何进一步降低对先验知识的依赖。作者对未来的研究方向提出了展望，建议在理论层面深化对弱监督学习的理解，同时发展更加高效和实用的算法，以应对复杂和实际场景中的机器学习问题。 这篇综述为理解和应用融合零样本学习和小样本学习的弱监督机器学习方法提供了全面的视角，对于研究人员和工程师来说，是理解和改进此类技术的重要参考资料。