zero-shot learning-零樣本學習
zero-shot learning 是為了能夠識別在測試中出現，而在訓練中未遇到過的資料類別。例如識別一張貓的圖片，但在訓練時沒有訓練到貓的圖片和對應貓的標籤。那麼我們可以通過比較這張貓的圖片和我們訓練過程中的那些圖片相近，進而找到這些相近圖片的標籤，再通過這些相近標籤去找到貓的標籤。（個人認為zero-shot learning應該屬於遷移學習的一種。）
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