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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战33-利用Zero-shot学习方法实现自定义图片类别，并进行智能图像分类。在深度学习中，zero-shot (零样本学习）是指在没有对特定任务进行任何训练或学习样本的情况下，通过解决相关任务的方法来进行模型预测。它的目标是从未出现在训练数据中的新样本中进行正确的预测或分类。利用zero-shot的目的是避免反复训练模型，针对新的分类问题时候，无需再次进行训练，节省训练时间，提高开发效率。

一、Zero-shot (零样本学习）

Zero-shot学习最早采用于NLP领域，通常采用基于词向量嵌入的方法。在这种方法中，单词被嵌入到一个具有语义信息的向量空间中，这些向量给出了它们在各个维度上的关系。然后可以通过比较向量空间中两个单词之间的距离，来推断它们的相关性。

根据这种思想，类似的方法还可用于其他任务，如图像分类、关系推断和个性化推荐等。在这些任务中，模型将从未见过的“未知”样本与那些已经接受过训练的“已知”样本进行比较，并根据它们在向量空间中的位置来进行预测或分类。

zero-shot学习的优点是可以增强模型的泛化能力，使其能够处理更加广泛的任务和场景。具有高效的开发效率，在实际应用中要结合其他技术与方法一起使用，以提高预测的准确性和鲁棒性。

二、用于Zero-shot学习模型CLIP

CLIP模型是一种用于Zero-shot学习的模型，该模型可以处理诸如自然语言描述和图像分类之类的任务，同时不需要进行任务特定的微调。CLIP模型是通过同时对图像和文本进行预训练来实现Zero-shot学习的。

CLIP的预训练任务有两个：对图像描述使用自然语言，并使用图像来区分真实