零样本学习可以降低标注成本吗？
是的，零样本学习（ZSL）可以显著降低标注成本。它使模型能够识别新类别，而无需专门为这些类别准备标注训练数据。
ZSL主要通过利用从基础类别中学到的已有知识和语义关系（如属性、描述）来推断未见类别，从而降低成本。关键考量包括需要连接已见和未见类别的预有知识库，以及模型初始训练的质量。性能通常取决于语义嵌入的准确性和知识迁移的鲁棒性，与全监督方法相比，可能会牺牲一些精度。
其核心价值在于高效地将模型扩展到新类别和领域，无需昂贵的标注工作。在需要持续收集新标注数据不切实际或成本过高的动态应用中特别有价值，如图像识别（识别稀有物种）、自然语言处理（新俚语/实体）和推荐系统。
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