零样本学习 (ZSL) 相较于传统的监督学习方法具有显著优势，它使模型无需为每个类别都提供带标签的示例即可处理任务。传统方法依赖于每个需要识别的类别的大量带标签数据集，这限制了它们的灵活性和可扩展性。相比之下，ZSL 使用语义关系或辅助信息（如文本描述或属性集）来泛化到未见过的类别。这使得它在获取带标签数据不切实际或系统必须动态适应新类别的场景中特别有用。
ZSL 的一个关键优势在于它能够减少对大量带标签数据集的依赖。例如，在图像分类中，一个经过训练用于区分狗和猫的传统模型无法识别“斑马”这样的新类别，除非重新训练。然而，ZSL 模型可以通过利用语义链接来推断“斑马”，例如文本描述（“有条纹的类马动物”）或与已知类别的共享属性（例如，“四条腿”、“稀树草原栖息地”）。这种方法在医学影像等领域非常宝贵，因为标记罕见疾病耗时耗力；或在多语言 NLP 任务中，为每种语言翻译带标签数据是不可行的。开发者可以更快地部署 ZSL 模型，并且数据收集成本更低。
另一个优势是在动态环境中的灵活性。当出现新类别时，传统模型需要重新训练，这会消耗大量资源并延迟部署。而 ZSL 的设计避免了这一点。例如，一个使用 ZSL 的零售推荐系统可以通过将其文本描述（例如，“无线耳机”）映射到现有的用户行为模式来引入新的产品类别，而无需重新训练整个模型。类似地，在 NLP 中，零样本文本分类器可以通过将其内容与类别描述进行比较，将文档分类到训练期间未见的主题中。这种适应性使得 ZSL 非常适合需要频繁更新的应用，例如必须快速处理新兴有害内容类型的内容审核工具。通过将模型更新与重新训练周期解耦，ZSL 简化了维护并提高了可扩展性。