零样本学习有错误率吗？

是的，零样本学习本质上存在错误率。与任何机器学习模型一样，它在未见数据或任务上无法达到完美精度。

零样本学习的错误率通常源于一个根本性挑战：在没有先前训练示例的情况下识别全新类别。关键因素包括辅助信息的质量和表达能力（如语义属性或文本描述）、模型弥合已见和未见类别差距的能力、对已见类别固有的偏向，以及训练数据和推理数据之间显著分布偏移的风险。所选架构和未见类别的固有难度也严重影响错误率。

虽然与对已见类别的监督学习相比通常具有更高的错误率，但零样本学习的价值在于能够分类训练期间不存在的类别的样本。实际目标是通过改进的模型架构、更好的辅助知识表示，以及反映实际部署场景的精心设计评估协议来最小化错误率。测量这一错误率对于评估进展至关重要。