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- 如何评价Few-shot Learning? - 知乎
Few-shot learning的预测准确率随 way 增加而减小，随 shot 增加而增加。因为对于2-way问题，预测准确率显然要比1000-way问题要高。而对于 shot，一个类别中样本数越多越容易帮助模型找到正确的类别。 少样本学习的基本思想 Few-shot learning的最基本的思想是学一个相似性函数： 来度量两个样本和的相似性
- out of distribution (OOD)和zero shot的区别和联系？ - 知乎
以问答为例，commonsense QA的问题和答案的分布，与模型预训练时的语料分布完全不同。 所以在以QA为例的许多任务上，zero-shot和out-of-distribution的概念产生了重叠。 双方都旨在同一个目标：提升泛化性。 但并不是所有ood任务都可以被视为zero-shot。
- 浓缩咖啡中的shot是什么意思？ - 知乎
shot在英文里有“一小杯烈酒”的意思。朗文词典（longman）对shot的其中一条权威翻译是： a small amount of a strong alcoholic drink (一小份高酒精度饮料)。 在咖啡中，shot被定义为一个标准量的咖啡粉（7g左右）做成的浓缩咖啡（注意，这里不止是espresso, 另外还可以是ristretto或者lungo）。1 shot可以简单理解为
- 零次学习（Zero-Shot Learning）入门
第一次定义了domain shift问题。 （4）Zero-shot recognition using dual visualsemantic mapping paths [11] 解决semantic gap问题的简单做法。 （5）Predicting visual exemplars of unseen classes for zero-shot learning [12] 从本质的角度出发，将ZSL问题，看作聚类问题，用最简单的方法直接建立映射。
- the shot算经典绝杀不错，但为什么捧到那么高？那么多人说是nba史上最经典的进球？ - 知乎
The shot是指乔丹在1989年5月7日，东部季后赛首轮G5公牛客场对骑士的比赛中，在球队落后1分的情况下投进的压哨绝杀球。 由于当时季后赛首轮采用5场3胜制，第5场就是最后一场。
- 基于伪标签训练的模型，能算Zero-shot吗? - 知乎
在探讨基于伪标签训练的模型是否能算作Zero-shot的问题之前，我们首先需要明确Zero-shot Learning（零样本学习）的定义。 Zero-shot Learning是指在一个类别在训练集中从未出现过的情况下，模型能够利用训练集中的类别与测试集中的类别之间的语义关联来进行识别。
- 由XX相机拍摄应该是是shot on XX还是shot by XX？ - 知乎
由XX相机拍摄应该是是shot on XX还是shot by XX？ 百度翻译给的是shot by，谷歌翻译给的居然是taken by 但是iPhone宣传用的短语是shot on iPhone，不知道正确的表达应… 显示全部 关注者 7
- 晶圆的边缘为什么要“铺满”电路？ - 知乎
绿色圆形是晶圆，红色内圆是可用的部分，他们之间是margin。光刻就是用Mask掩盖住需要的部分，用光去除不要的部分。 这些小方块都一样，做出Mark就是小方块的简单的重复，就像复制黏贴。并不浪费时间。而因为shot可能包括多个Die，爆出边缘shot，有可能还有部分Die是完整的。 边缘效应 还有个更
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