- Introduisez d'abord deux concepts :
Les animaux tels que les canards et les poissons que nous avons vus dans nos vies représentent des "connaissances a priori", appelées méta connaissances , tandis que les animaux que nous n'avons jamais vus auparavant, tels que les ornithorynques, sont appelés des choses inconnues (nouvelles connaissances de classe) .
- Nous pouvons reconnaître l'ornithorynque simplement en regardant quelques photos d'ornithorynque. Ce processus s'appelle Few-Shot Learning . Ensuite, il n'est pas difficile d'imaginer que l'apprentissage en un coup est un cas particulier d'apprentissage en quelques coups - vous ne connaissez un ornithorynque qu'après avoir vu une photo d'un ornithorynque.
Porter deux images peut être décrit comme une image vivante.
Mais je suis curieux, comment se fait l'apprentissage zéro coup ?
Un exemple très frappant a été donné dans un article de blog :
C'est-à-dire que même des objets de catégories différentes doivent avoir les mêmes attributs entre eux ; nous affinons les attributs correspondant à chaque catégorie et formons l'apprenant à apprendre ces attributs. Lors de la prédiction des attributs des données de test (nouvelle classe), les attributs prédits sont combinés et correspondent aux catégories, de manière à réaliser la prédiction de catégorie des données de test.
Il s'agit du transfert d'attributs entre classes .
Ce qui précède est ma compréhension personnelle, j'espère que cela peut vous aider ~
【Avancé】
Parce que je veux juste comprendre brièvement quelques coups, un coup, zéro coup, donc je n'ai pas écrit d'algorithmes et d'implémentations spécifiques. Voici un grand gars qui a expliqué plus en détail l'apprentissage du zéro coup. S'il y a un petit partenaire dans le besoin, j'en ouvrirai un grand et je vous l'enverrai :)
【pensées brisées】
Lorsque j'écris quelque chose pour coco, j'ai besoin de lire un Une phrase d'"Apprendre à tout compter" (du CVPR 2021).article :
mes pensées:
——Mon impression est que je n'ose pas penser à quq.