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2026/7/23 03:03:21
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零样本学习使模型能识别从未见过的类别,依靠语义描述、属性或知识图谱实现泛化。无需额外标注即可处理新类别,提升系统灵活性。零样本学习体现更高层次智能,是开放环境下 AI 系统的重要能力。
贝叶斯方法基于概率推理,利用先验与观测数据更新后验概率。在分类、决策、预测中应用广泛,如垃圾邮件过滤、疾病诊断。贝叶斯模型天然支持不确定性表达,适合小数据与风险决策,具备良好可解释性。
损失函数衡量模型预测与真实值差距,指导参数优化。分类常用交叉熵,回归常用均方误差。合适损失函数对训练至关重要。通过反向传播与梯度下降最小化损失,使模型逐步逼近最优解,是机器学习训练基本范式。
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