零样本学习在哪些任务上表现良好？
零样本学习在识别类任务上表现出色，即将已有知识迁移到识别新类别而无需额外训练数据的任务。当类别共享可描述的属性或语义关系时效果尤佳。
成功应用依赖于连接已知和新颖类别的稳健属性定义或语义嵌入。关键前提包括一致的属性模式以及输入特征与类别描述符之间的对齐。对于缺乏清晰语义区分的感知复杂任务，其有效性会降低。
典型使用场景包括利用共享生物特征识别稀有物种、通过功能属性对新产品变体分类，以及通过多语言嵌入进行跨语言文本分类。这种方法在需要快速适应新类别的动态环境中显著降低了数据收集成本。
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