基于聚类引导和语义扩展的零样本学习方法的深度探索与创新

一、引言

1.1研究背景

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在众多领域取得了显著成果。然而，传统机器学习方法往往依赖大量标注数据进行模型训练，在许多实际应用场景中，获取大规模标注数据面临诸多困难，成本高昂且耗时费力。例如在医学图像识别领域，标注医学图像需要专业医生耗费大量时间和精力，并且标注数据的数量相对疾病种类的多样性而言十分有限；在稀有物种监测领域，由于稀有物种数量稀少、难以观测，获取其大量图像或样本数据也极为困难。在这种数据稀缺的情况下，零样本学习（Zero-ShotLearning，ZSL）技术应运而生，成为解决数据匮乏问