Abstract-conventional noll-shot lärande metoder ofta lider av allvarlig prestandanedbrytning i den generaliserade noll-shot lärande (GZSL) scenario, dvs. att känna igen test bilder som är från både synliga och osynliga klasser. I detta dokument studeras övermontering på klassnivå (CO) och empiriskt visas dess effekter på GZSL. Vi tar sedan upp ZSL som ett trippelverifieringsproblem och föreslår en enhetlig optimering av regressions- och kompatibilitetsfunktioner, dvs två huvudströmmar av befintliga ZSL-metoder. De kompletterande förlusterna jämnar ut samma modell för att minska koldioxidproblemet. Dessutom genomför vi ett djupgående utvidgningsparadigm till linjära modeller och betydligt bättre än de senaste metoderna i både GZSL- och ZSL-scenarierna på de fyra standardriktmärkena.
Zhang m.fl. REF konstaterade att prestandan hos konventionella noll-sprut-lärandealgoritmer lider på grund av övermontering på klassnivå (CO) när de utvärderas för GZSL-uppgiften.
Triple Verification Network for Generalized Zero-Shot Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}