ゼロサンプル学習（ZSL）は通常、特定のタイプのタスクを指します。データのセットで分類器をトレーニングし、分類子がこれまで見たことのない別のデータセットを予測できるようにします。この方法により、コンピューターは人間の推論方法をシミュレートして、これまでに見たことのない新しいものを特定できます。

たとえば、人がシマウマの動物を見たことがないと仮定すると、つまりゼブラにはこの人のカテゴリーはありませんが、シマウマはパンダのような白黒色、トラのようなストライプ、トラのようなものです。形状は馬のように見えます。つまり、パンダ、トラ、馬はカテゴリーを見てきました。それから彼が最初にゼブラを見たとき、彼は優先知識とクラスを見ることでゼブラを特定することができました。

ゼロ - サンプル学習は、代表的な学習と測定学習の実行に基づいてと見なすことができます。補助情報（属性またはテキスト）の助けに依存することにより、異なる知識が移行され、移動学習プロセスを完了します。目に見えないクラス情報推論の移行学習プロセスへのクラス情報。本質
零样本学习（ZSL）通常指的是一种特定类型的任务：在一组数据上训练一个分类器，然后让分类器预测另一组没见过的、不同源的数据。这种方法可以让计算机模拟人类的推理方式，来识别从未见过的新事物。

例如，假设一个人从来没有见过斑马这种动物，即斑马对这个人来说是未见类别，但他知道斑马是一种身上有着像熊猫一样的黑白颜色的、像老虎一样的条纹的、外形像马的动物，即熊猫、老虎、马是已见类别。那么当他第一次看到斑马的时候, 可以通过先验知识和已见类，识别出这是斑马。

零样本学习可以看作是在进行表征学习和度量学习的基础上，通过借助辅助信息 (属性或文本) 实现跨模态知识的迁移，从而完成可见类信息到未见类信息推断的迁移学习过程。