1 Zero-shot介绍

Zero-shot学习（ZSL）是机器学习领域的一种先进方法，它旨在使模型能够识别、分类或理解在训练过程中未见过的类别或概念。这种学习方法对于解决现实世界中常见的长尾分布问题至关重要，即对于一些罕见或未知类别的样本，传统的监督学习方法可能难以处理。

1.1 基本原理

• 知识转移： Zero-shot学习的核心在于将从训练数据中学到的知识（如特征、模式或关系）转移到未见过的类别上。

• 属性学习： 在Zero-shot学习中，通常会使用属性（attribute）作为中介，这些属性在训练类别和未见类别之间是共享的。例如，动物可以根据“有翅膀”、“会飞”等属性进行分类。

• 语义嵌入： 使用语义嵌入（semantic embedding）来建立可见类别和未见类别之间的联系。这可以通过词嵌入（如Word2Vec）或其他形式的语义表示来实现。

1.2 方法和技术

• 嵌入空间学习： 创建一个共享的嵌入空间，其中训练类别和未见类别都可以表示。这个空间通常是由特征空间和语义空间组成。

• 分类器设计： 设计可以处理未见类别的分类器。这些分类器通常需要能够在没有标签数据的情况下进行有效的推断。

• 生成模型： 生成模型，如生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），可以用来生成未见类别的合成样本，以辅助训练过程。

1.3 发展趋势

• 跨模态学习： 结合多种类型的数据（如文本、图像、音频）进行更有效的Zero-shot学习。

• 自监督学习： 利用自监督学习方法提取更丰富、更有辨别力的特征，以强化Zero-shot学习的性能。

• 深度学习的融合： 结合深度学习的强大表征能力和Zero-shot学习的先进方法。

2 典型算法

Zero-shot学习（ZSL）领域的典型算法主要集中在建立从已知类别到未知类别的知识迁移机制上。这些算法通常利用类别之间共享的属性或者语义关系来桥接已知类别和未知类别之间的差异。以下是一些典型的Zero-shot学习算法：

2.1 属性标签嵌入法

• DAP（Direct Attribute Prediction）： 直接属性预测是一种基本的ZSL方法，它学习将图像映射到属性空间，并通过属性预测类别。

• IAP（Indirect Attribute Prediction）： 间接属性预测则是先预测类别，再根据类别预测属性。

这两种方法都是基于属性的ZSL方法，使用属性作为中介来链接见过的类别和未见过的类别。

2.2 基于语义嵌入的方法

• ALE（Attribute Label Embedding）： ALE方法将类别标签嵌入到属性空间中，并通过优化图像特征向量与类别标签之间的兼容性进行学习。

• SJE（Structured Joint Embedding）： 结构化联合嵌入考虑了类别间的结构关系，旨在将图像特征和类别标签映射到共同的空间中。

• CMT（Conventional Model Transfer）： CMT使用未见类别的语义信息来转移已知类别的模型。

2.3 生成模型方法

• f-CLSWGAN（Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning）： 通过生成对抗网络生成未见类别的特征，然后用这些特征来训练分类器。

2.4 基于图模型的方法

• GCNZ（Graph Convolutional Networks for Zero-Shot Learning）： GCNZ通过图卷积网络在类别之间传递信息，将类别间的语义关系融入到学习过程中。

2.5 基于深度学习的方法

• Deep Embedding Model for Zero-Shot Learning： 通过深度学习模型学习将图像映射到一个语义嵌入空间，这个空间同时包含了见过的和未见过的类别。

3 应用场景

零样本学习在处理那些在训练阶段未出现过的类别或任务方面显示出巨大的潜力。它通过转移和泛化已有的知识，突破了传统监督学习方法对大量标注数据的依赖。零样本学习主要通过利用先验知识（如类别之间的关系或属性）来实现这一点。零样本学习在各个领域的应用将进一步扩展，特别是在数据稀缺或动态变化的场景中，典型的应用场景如下：

3.1 图像识别

• 物体识别： 零样本学习可用于识别训练数据中未出现过的物体类别，尤其适用于物种或物体种类繁多的场景。

• 场景识别： 在场景识别任务中，模型可以识别它在训练期间从未见过的场景类型。

3.2 自然语言处理

• 文本分类： 零样本学习可用于对未在训练集中出现的文档或文本类别进行分类。

• 语义理解： 用于理解在训练数据中未直接出现的概念或实体。

3.3 推荐系统

• 冷启动问题： 在推荐新产品或新用户（即在系统中没有历史数据的产品或用户）时，零样本学习技术非常有用。

3.4 机器翻译

• 低资源语言翻译： 对于那些训练数据非常有限的语言，零样本学习可以帮助实现有效的机器翻译。

3.5 语音识别

• 新口音或方言的识别： 对于训练数据中未覆盖的口音或方言，零样本学习可以提供一种识别方法。

3.6 医学诊断

• 罕见疾病诊断： 对于那些在训练数据中很少见或未出现的疾病类型，零样本学习可以提供诊断支持。

 

4 基于CLIP实现Zero-Shot Prediction

此示例从 CIFAR-100 数据集中获取图像，并预测数据集中 100 个文本标签中最可能的标签。

import os
import clip
import torch
from torchvision.datasets import CIFAR100

# Load the model
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)

# Download the dataset
cifar100 = CIFAR100(root=os.path.expanduser("./data/"), download=True, train=False)

# Prepare the inputs
image, class_id = cifar100[3637]
image_input = preprocess(image).unsqueeze(0).to(device)
text_inputs = torch.cat([clip.tokenize(f"a photo of a {c}") for c in cifar100.classes]).to(device)

# Calculate features
with torch.no_grad():
    image_features = model.encode_image(image_input)
    text_features = model.encode_text(text_inputs)

# Pick the top 5 most similar labels for the image
image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
similarity = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
values, indices = similarity[0].topk(5)

# Print the result
print("\nTop predictions:\n")
for value, index in zip(values, indices):
    print(f"{cifar100.classes[index]:>16s}: {100 * value.item():.2f}%")

运行结果如下：

Top predictions:

           snake: 65.31%
          turtle: 12.29%
    sweet_pepper: 3.83%
          lizard: 1.88%
       crocodile: 1.75%

5 总结

Zero-shot学习是解决机器学习中长尾分布问题的一种有效方法。它通过知识转移和属性学习使模型能够处理和理解未见过的类别。尽管面临着域适应性、属性定义等挑战，Zero-shot学习在计算机视觉、自然语言处理等领域展现出巨大的潜力。随着研究的深入和技术的发展，Zero-shot学习有望在未来的人工智能应用中发挥更加重要的作用。