De flesta befintliga noll-shot inlärningsmetoder anser problemet som en visuell semantisk inbäddning en. Med tanke på den demonstrerade förmågan hos Generativa Adversarial Networks (Gans) att generera bilder, vi istället utnyttja GANs för att föreställa sig osynliga kategorier från textbeskrivningar och därmed känna igen nya klasser utan exempel ses. Speciellt föreslår vi en enkel men effektiv generativ modell som tar som ingång bullriga textbeskrivningar om en osynlig klass (t.ex.Wikipedia artiklar) och genererar syntetiserade visuella funktioner för denna klass. Med tillägg av pseudodata omvandlas helt naturligt nollsprängd inlärning till ett traditionellt klassificeringsproblem. Dessutom, för att bevara den inter-class diskriminering av de genererade funktionerna, föreslås en visuell pivot legalisering som en uttrycklig övervakning. Till skillnad från tidigare metoder med hjälp av komplexa konstruerade regularizers, vår strategi kan undertrycka buller väl utan ytterligare legalisering. Empiriskt visar vi att vår metod konsekvent överträffar den senaste tekniken på de största tillgängliga riktmärkena för textbaserat Zero-shot Learning.
I stället utnyttjar GAZSL REF GAN för att föreställa sig osedda klasser från textbeskrivningar.
A Generative Adversarial Approach for Zero-Shot Learning from Noisy Texts
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}