零样本学习（ZSL）通常指的是一种特定类型的任务：在一组数据上训练一个分类器，然后让分类器预测另一组没见过的、不同源的数据。这种方法可以让计算机模拟人类的推理方式，来识别从未见过的新事物。

例如，假设一个人从来没有见过斑马这种动物，即斑马对这个人来说是未见类别，但他知道斑马是一种身上有着像熊猫一样的黑白颜色的、像老虎一样的条纹的、外形像马的动物，即熊猫、老虎、马是已见类别。那么当他第一次看到斑马的时候, 可以通过先验知识和已见类，识别出这是斑马。

零样本学习可以看作是在进行表征学习和度量学习的基础上，通过借助辅助信息 (属性或文本) 实现跨模态知识的迁移，从而完成可见类信息到未见类信息推断的迁移学习过程。
การเรียนรู้แบบ Zero-shot (ZSL) มักจะหมายถึงงานประเภทใดประเภทหนึ่ง นั่นคือ การฝึกตัวแยกประเภทเกี่ยวกับชุดข้อมูล จากนั้นขอให้ตัวแยกประเภททำนายชุดข้อมูลที่มองไม่เห็นอีกชุดจากแหล่งอื่น วิธีนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์จำลองการใช้เหตุผลของมนุษย์เพื่อระบุสิ่งใหม่ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เช่น สมมุติว่าคนๆ หนึ่งไม่เคยเห็นสัตว์ชนิดเดียวกับม้าลาย กล่าวคือ ม้าลายเป็นสัตว์ประเภทหนึ่งที่ไม่รู้จัก แต่เขารู้ว่าม้าลายเป็นสัตว์ประเภทหนึ่งที่มีสีดำและสีขาวเหมือนหมีแพนด้าและมีลายเหมือน เสือ สัตว์ที่มีลักษณะคล้ายม้า ได้แก่ หมีแพนด้า เสือ และม้า ก็มีให้เห็นเป็นหมวดหมู่แล้ว จากนั้นเมื่อเห็นม้าลายครั้งแรกก็ระบุได้ว่าเป็นม้าลายโดยอาศัยความรู้เดิมและประเภทที่เห็น การเรียนรู้แบบ Zero-shot สามารถมองได้ว่าเป็นการถ่ายโอนความรู้แบบข้ามโมดัลด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลเสริม (คุณลักษณะหรือข้อความ) ตามการเรียนรู้แบบเป็นตัวแทนและการเรียนรู้แบบเมตริก ซึ่งจะทำให้กระบวนการถ่ายโอนการเรียนรู้จากข้อมูลชั้นเรียนที่มองเห็นไปสู่การอนุมานข้อมูลชั้นเรียนที่มองไม่เห็นเสร็จสิ้น .
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence