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文档摘要

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基于零样本的学习方法及其应用项目建议书;;01;;零样本学习起源于迁移学习和领域自适应，最早应用于图像分类问题。;;;02;迁移学习与领域适应;;生成对抗网络（GAN）;通过计算样本在特征空间中的距离，找到最接近的原型进行分类，适用于少样本和零样本学习场景。;03;利用图像处理技术提取图像中的局部特征，如边缘、纹理和形状等。;将词汇映射到高维向量空间，捕捉词汇之间的语义关系。;将源域的数据分布与目标域的数据分布进行适配，以减少跨域学习的误差。;;04;通过零样本学习，训练模型识别各种农作物病虫害，帮助农民及时采取防治措施，提高农作物产量和质量。;;语音情感分析;金融风险评估;05;探索零样本学习的原理;语义空间学习;;风险评估与应对措施;06;;模型选择;选择准确率、召回率、F1值等指标衡量模型性能。;;07;;强大的模型泛化能力;局限性及改进方向;零样本学习将与深度学习技术更加紧密结合，实现更高效、更精准的模型训练。;THANKS