在前面对CLIP的学习中，对zero-shot prediction环节一直有一些疑惑，zero-shot是什么，它该如何进行操作？
1 zero-shot是什么
zero-shot是指零样本学习，和zero-shot相关联的概念包括many-shot、few-shot和one-shot，这些其实都是从训练集样本类型、测试集样本类型和对应的样本数量角度进行划分。
| 类型 | 特点 |
| zero-shot（零样本学习） | 训练集类别和测试集类别之间没有交集，需要借助类别之间的描述进行推理 |
| few-shot（小样本学习） | 只有极少量样本，训练后的模型，要对少量样本进行预测 |
| many-shot（多样本学习） | 大量样本，训练后的模型要对样本进行预测 |
对于zero-shot过程，目前最好的解释是下面这张图。举个例子，小学生小明，在饱览马、老虎、熊猫等图片后，已经能够识别出马、老虎和熊猫。现在班主任说，小明，你帮我找下斑马的图片。
小明：what？斑马是啥，我没见过啊
班主任：斑马是黑白、条纹的马。
小明：黑白色（像熊猫那样）、条纹（像老虎那样），长得像马那样。
这里面涉及到了属性学习的概念，虽然物体的类别不同，但是物体间存在相同的属性，提炼出每一类别对应的属性并利用若干个学习器学习。
在测试时对测试数据的属性预测，再将预测出的属性组合，对应到类别，实现对测试数据的类别预测。
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上图中，images space和label space分别为初始的图像空间和标签空间，在零样本学习中，一般会通过一些方法将图片映射到特征空间中，这个空间称为feature embedding ；同样的标签也会被映射到一个label embedding 当中，学习feature embedding 和label embedding 中的线性或非线性关系用于测试时的预测转化取代之前的直接由images space 到 label space的学习。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-493478.html
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