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定义:域泛化是一种机器学习任务,旨在让模型在不同于训练数据的新领域(或域)中进行泛化。这意味着模型在未见过的领域中也能表现良好,而不仅仅在训练时使用的领域中表现好。
区别:域泛化关注的是在多个领域中进行泛化,而不仅仅是一个特定的领域。
着重:源域和目标域的观测量和标签分布不一致的问题,同时训练时完全没有目标域的信息。
定义:域适应是一种机器学习任务,旨在将模型从一个领域(源域)适应到另一个领域(目标域)。这通常涉及到在目标领域上进行微调或调整,以提高模型在目标领域中的性能。
区别:域适应专注于从一个领域向另一个领域的知识转移。
着重:源域和目标域的观测量和标签分布不一致的问题,训练时有目标域的信息,通俗来说就是DA在训练时可以拿到少量目标域数据,这些目标域数据可能是有标签的(有监督DA),也可能是无标签的(无监督DA)。
定义:Few-shot学习是一种机器学习任务,其中模型需要在非常有限的样本上进行训练,通常是几个样本或更少。它要求模型具有在只有很少示例的情况下进行泛化的能力。
区别:Few-shot学习强调的是模型在少量样本上进行泛化的能力,而不考虑特定领域。
着重:更关注类别不一致,并非分布的不一致性。
定义:Zero-shot学习是一种机器学习任务,其中模型需要在没有看到过的类别或标签上进行泛化。这意味着模型需要从训练中获得一些关于新类别的信息,并在测试时进行分类。
区别:Zero-shot学习关注的是模型在未见过的类别上进行泛化,而不是领域或样本。
着重:更关注类别不一致,并非分布的不一致性。
定义:开放世界识别是一种机器学习任务,其中模型需要能够处理未知类别或标签,并在测试时识别它们,而不仅仅是已知的类别。这是一种应对未知数据的挑战。
区别:开放世界识别关注的是处理未知类别的能力,与Zero-shot Learning类似,但更强调应对未知类别的不确定性。
着重:更关注类别不一致,并非分布的不一致性,很像Zero-shot Learning。
定义:开放词汇识别是一种自然语言处理任务,其中模型需要处理和理解不在其词汇表中的词汇或术语。这需要模型能够推断未知词汇的含义。
区别:开放词汇识别是自然语言处理领域的概念,与计算机视觉的其他术语略有不同,它强调了模型在处理未知词汇时的能力。
着重:处理词汇。
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