零样本学习

零样本学习是一种机器学习技术,使计算机能够在不依赖任何标记信息的情况下识别和分类对象。该术语经常与另一种机器学习技术一次性学习互换使用,尽管存在细微的差异。与一次性学习不同,零次学习不使用任何标记数据来训练计算机模型。相反,它使用有关要学习的对象或概念的附加信息(例如类别之间的关系),使计算机能够在没有任何标签的情况下学习所需的概念。

零样本学习是机器学习的一个相对较新的领域,出现于 2010 年代中期。近年来,许多研究人员表明,利用该技术可以在识别图像和文本中的对象方面取得令人印象深刻的性能。例如,谷歌的人工智能平台 TensorFlow 包含一个零样本学习模块,旨在无需使用标记数据即可识别图像中的对象。

采用零样本学习方法有几个潜在的好处。由于它不需要标记数据,因此它可以用于需要大量标记或标记不可行的任务。此外,由于模型是使用类别之间的关系进行训练的,这使得模型能够更好地概括并识别不同概念之间的链接。

尽管零样本学习具有潜在的优势,但它也并非没有缺点。首先,该方法要求计算机对所学习的概念拥有一定程度的知识,通常以分层表示的形式,使得该技术难以在广泛的情况下应用。其次,尚不清楚零样本学习算法如何与现实世界的数据交互,其结果也尚未确定。尽管存在这些缺点,但预计零样本学习将日益成为传统监督机器学习方法的可行替代方案。

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