DL概念之zero-shot learning

Zero-shot learning       zero-shot learning 指在训练模型时，没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射/模型X->Y。若此映射/模型足够好的话，我们就可以处理没有看到的类了。 比如，我们在训练时没有看见过狮子的图像，但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。一个好的狮子特征，可能就和猫，老虎等等比较接近，和汽车，飞机比较远离。        感性认识

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