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2026/7/24 19:43:01
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零样本学习让模型处理从未见过的类别,依靠语义知识泛化。利用类别描述、属性向量或知识图谱关联未知类别。零样本学习提升模型灵活性,适用于类别不断变化的场景。它体现更高层次智能,是 AI 重要研究方向。
过拟合指模型在训练集表现优异,但在测试集泛化能力差,源于过度学习数据噪声。常用解决方法包括增加数据、正则化、早停、dropout、简化模型等。控制过拟合是机器学习训练核心环节,决定模型实际使用效果。
无监督学习不使用标注数据,直接从原始数据中挖掘结构与模式,常见任务包括聚类、降维、异常检测等。聚类可实现用户分群、图像分割,降维可简化数据并保留关键信息。无监督学习适合探索性分析,尤其在标注成本高的场景极具价值。
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