Zero-shot learning和 Few-shot 有什么区别？
1.**Zero-shot learning（零样本学习）
零样本学习是指模型在没有任何特定任务训练样本的情况下，仍然能够完成该任务的能力。通常，模型依靠预训练时学到的通用知识或额外的辅助信息（比如任务描述或属性），来对未见过的数据进行预测。例如，一个图像分类模型在训练时只见过猫和狗的图片，但通过描述“鸟有羽毛和喙”，能够在测试时识别鸟的图片，这就是零样本学习。
2. 它和 Few-shot 有什么区别？
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Zero-shot Learning（零样本学习）
- 样本数量：训练时不提供目标任务的任何样本。
- 工作原理：模型依赖预训练的知识（如语义关系或属性），直接对新任务进行推理。例如，在自然语言处理中，给一个语言模型任务描述（如“将这句话翻译成法语”），不提供任何翻译示例，模型也能完成任务。
- 优点：对新任务的适应不需要额外数据，灵活性高。
- 缺点：性能可能不如经过数据训练的模型，尤其在新任务与预训练知识差距较大时。
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Few-shot Learning（少样本学习）
- 样本数量：训练时提供少量样本（通常1到10个）。
- 工作原理：模型通过少量示例快速适应新任务。例如，给一个图像分类模型展示几张熊的图片后，它就能识别其他熊的图片。
- 优点：利用少量数据即可提升性能，适合数据稀缺的场景。
- 缺点：需要至少一些样本，相比零样本学习要求稍高。
主要区别： 零样本学习完全不依赖目标任务的训练样本，而少样本学习需要少量样本作为参考。简单来说，零样本学习是“无示例推理”，少样本学习是“少示例学习”。
3. 除此之外还有什么 Shot？
在机器学习中，与“shot”相关的概念主要出现在迁移学习、元学习或大模型应用中。除了零样本学习（zero-shot）和少样本学习（few-shot），还有以下几种常见类型：
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One-shot Learning（单样本学习）
- 定义：少样本学习的一种特例，只提供1个样本。
- 示例：给模型看一张人脸照片后，要求它识别其他照片中是否是同一个人。
- 特点：对模型的泛化能力和快速学习能力要求很高。
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Few-shot Learning（少样本学习）
- 定义：泛指提供少量样本（通常1到10个）的学习方式，包含单样本学习。
- 示例：给模型5个新类别的样本，要求它分类更多数据。
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Supervised Learning（监督学习）
- 定义：虽然不常被称为“many-shot learning”，但传统监督学习依赖大量标记样本（几十到几百万个）。
- 示例：用10万张标记图片训练一个图像分类器。
此外，在某些研究中（如元学习），可能会用到“K-shot learning”这样的术语，其中“K”表示每个类别的样本数（如5-shot表示每个类别5个样本）。但在实际应用中，主流的“shot”类型主要是零样本（zero-shot）、单样本（one-shot）和少样本（few-shot）。
4. 总结
- 与 Few-shot 的区别：零样本学习无样本，少样本学习有少量样本（1到10个）。
- 其他 Shot：包括单样本学习（one-shot）、少样本学习（few-shot）以及传统的监督学习（大量样本）。
