迁移学习和零样本学习有啥区别和联系呢
我理解：
Zero-shot learning感觉更像是目标导向的：就是没数据！怎么学？可以迁移，也可以不迁移，用传统方法；
Transfer learning可以解决zero-shot learning面临的没数据的问题，也可以解决domain shift的问题。后者主要指domain adaptation.
■网友
迁移学习和零样本学习都有Domain Adaption的问题，但是零样本学习的一个重要不同是目标类别可以是未见类别，或者更generalized的情况是未见类别和已知类别的组合。
■网友
首先我认为ZSL属于Transfer Learning的范畴。
目前ZSL还是不能摆脱对其他模态信息的依赖：比如标注的属性，或者用wordvec去提语义特征，多数做法是将视觉特征嵌入到其他模态空间，或者将多个模态特征映射到一个公共latent空间，利用最近邻思想实现对未见类的分类，本质上也是一种知识迁移。
Transfer Learning涉及的范围就很大了，最近我也在看，涉及的细分领域比如Domain Adaptation等等，许多Transfer Learning中的技术也用于提高ZSL的性能，比如将Self-taughting Learning，Self-Paced Learning的思想可以用到Transductive ZSL中提高ZSL的算法性能。
刚刚入坑，一点个人的理解，仅供参考。
■网友
【迁移学习和零样本学习有啥区别和联系呢】 迁移就是老师教学生，零样本就是新生儿教育。
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