Zero-Shot Learning（ZSL）和Open-Vocabulary Learning（OVL）都是机器学习领域中处理未见数据的方法，但它们在概念和应用上有所不同。 定义：Zero-Shot Learning旨在使模型能够识别在训练过程中未出现的类别。 它依赖于将可见类别（训练时见过的）和不可见类别（训练时未见过的）之间的知识转移。 方法：ZSL通常使用类别描述（如文本描述或属性标签）来桥接见过的类别和未见过的类别。 泛化能力有限：ZSL模型在面对与训练数据差异较大的新类别时，可能难以准 …

ZSL（Zero Shutter Lag）是一种相机功能，其目的是减少相机快门的延迟时间，使拍摄更加即时和响应。 ZSL ON和ZSL OFF是两种不同的ZSL模式，它们在相机拍摄时的操作和效果上有所区别。 ① ZSL ON：当ZSL模式设置为ON时，相机会将一小段视频缓存在内存中，以便在按下快门按钮之前捕捉到的画面。 这样做的好处是，当你按下快门按钮时，相机可以立即保存之前缓存的画面，从而减少快门延迟。 这使得拍摄动态场景或捕捉瞬间时更加方便，因为相机已经准备好了图像 …

2022年12月14日 · ZSL就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类，让机器具有推理能力，实现真正的智能。其中零次（Zero-shot）是指对于要分类的类别对象，一次也不学习。这样的能力听上去很具有吸引力，那么到底是怎么实现的呢？

众所周知，ZSL的两个基本挑战（fundamental challenges）是：知识迁移（Knowledge Transfer）和 领域自适应 （Domain Adaptation）。 其中， visual-semantic embedding 的提出，建立了可见类（ seen classes ）和未见类（ unseen classes ）之间的语义关系，从而使得在见过的类里学到的知识 ...

ZSL就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类，让机器具有推理能力，实现真正的智能。 其中零次（Zero-shot）是指对于要分类的类别对象，一次也不学习。 这样的能力听上去很具有吸引力，那么到底是怎么实现的呢？ 假设我们的模型已经能够识别马，老虎和熊猫了，现在需要该模型也识别斑马，那么我们需要像爸爸一样告诉模型，怎样的对象才是斑马，但是并不能直接让模型看见斑马。 所以模型需要知道的信息是马的样本、老虎的样本、熊猫的样本和样本的标 …

Zväz slovenského lyžovania (ZSL). Vitajte na našej oficiálnej stránke, kde nájdete všetky potrebné informácie zo sveta zimných športov.

零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）的核心思想是基于辅助信息（如类别的语义描述或属性信息）来实现对新类别的泛化能力。 在训练阶段，模型通过学习已知类别的特征表示和辅助信息之间的关系，在推理阶段能够识别未见过的新类别。

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"零样本学习（ZSL）是一种机器学习方法，其中模型学习识别在训练过程中没有明确见过的对象、任务或概念。 与其要求每个类别都有标记示例以有效地进行推广，ZSL利用语义信息，如描述或属性，来弥补已知类别与未知类别之间的差距。 这使得模型能够通过利用熟悉类别的知识，对新类别进行预测。 例如，考虑一个图像分类任务。 如果一个模型在诸如猫和狗等动物上进行训练，但后期要求对斑马的图像进行分类（该模型从未见过斑马），零样本学习允许它根据已知动物之间 …