零样本学习（Zero-Shot Learning）是一种机器学习范式，它允许模型在没有任何特定任务的标注数据的情况下，通过利用已有的知识来推断和完成新任务。这种学习方式特别适用于那些难以获取大量标注数据的领域，或者在面对罕见或未知类别时的场景。零样本学习的核心思想是模型能够在没有见过目标类别样本的情况下，直接对新的、未见的类别进行预测或分类。与Few-Shot Learning不同，后者需要少量标注数据来进行微调，而Zero-Shot Learning则完全依赖于模型已有的知识。
零样本学习通过利用类别间的语义关系，使模型能够泛化到未见过的类别上。实现零样本学习的方法多种多样，包括基于属性、基于语义空间的方法，以及生成模型等。这些方法通常依赖于辅助信息，如文本描述、属性或嵌入表示等，来帮助模型建立类别之间的语义联系。零样本学习在图像识别、自然语言处理、医学诊断等领域有广泛应用。
零样本学习的优势在于其能够减少对大量标注数据的依赖，提高模型的泛化能力，尤其适用于数据稀缺或类别数量庞大的场景。然而，零样本学习也面临一些挑战，如性能波动、数据质量要求高等问题。尽管如此，随着深度学习和迁移学习的发展，零样本学习技术不断进步，成为人工智能研究的重要方向之一。
零样本学习是一种重要的机器学习方法，通过利用已有知识和语义关系，使模型能够在没有直接样本的情况下完成新任务的预测和分类
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！