ZSL
零样本 | ZeroDiff：扩散模型助力零样本学习，打破数据限制，实现高效泛化
一眼概览ZeroDiff 提出了一种基于扩散模型的生成式零样本学习（ZSL）方法，提升数据利用效率，实现类别级和实例级的增强。 在多个ZSL基准数据集上，ZeroDiff 取得了显著的性能提升，特别是在数据稀缺情况下仍保持稳健。 核心问题零样本学习（ZSL）试图在无训练样本的情况下识别新类别，主要依赖于已知类别的语义信息。
2/6/2025 11:25:50 AM
萍哥学AI
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