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应对零膨胀数据：采用双重机器学习方法实现最优结果
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种简单的方法，通过利用标签空间的度量信息来适应已训练好的模型以预测新类别或提高零样本预测性能，无需额外训练。该方法可预测任何未观察到的类别，并在实证研究中相对于其他方法获得了高达29.7%的相对改进。
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关键要点
- 提出了一种利用标签空间度量信息的方法，适应已训练好的模型以预测新类别。
- 该方法无需额外训练，能够提高零样本预测性能。
- 进行了全面的理论分析，研究了学习理论结果、标签空间直径、样本复杂度和模型维度之间的权衡。
- 方法可以预测任何未观察到的类别，并在不能预测所有未观察到的类别时选择最优训练类别。
- 实证研究表明，该方法Loki在ImageNet上相对SimCLR获得高达29.7%的相对改进。
- Loki方法可扩展到数十万个类别，并在没有可用度量指标时使用类别嵌入的自主度量。
- 在预训练的零样本模型（如CLIP）上，Loki获得了10.5%的改进。
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