Att klassificera ett visuellt koncept enbart från dess associerade webbaserade textkälla, såsom en Wikipedia-artikel, är ett attraktivt forskningsämne i noll-shot lärande eftersom det lindrar bördan av att manuellt samla semantiska attribut. Den senaste tidens arbete har följt detta tillvägagångssätt genom att utforska olika sätt att koppla samman visuella och textdomäner. I detta dokument ser vi tillbaka på denna idé genom att gå längre för att överväga en viktig faktor: textrepresentationen är vanligtvis för bullrig för att kunna använda noll-sprängd inlärning. Denna observation motiverar oss att utforma en enkel men effektiv noll-shot inlärningsmetod som är kapabel att undertrycka buller i texten. Specifikt föreslår vi en l 2,1 -norm baserad objektiv funktion som samtidigt kan undertrycka den bullriga signalen i texten och lära sig en funktion för att matcha textdokument och visuella funktioner. Vi utvecklar också en optimeringsalgoritm för att effektivt lösa det resulterande problemet. Genom att utföra experiment på två stora datauppsättningar visar vi att den föreslagna metoden avsevärt överträffar de konkurrerande metoder som förlitar sig på online-informationskällor men utan uttrycklig bullerdämpning. Dessutom gör vi en djupgående analys av den föreslagna metoden och ger insikt om vilken typ av information i dokument som är användbar för noll-sprut-inlärning.
Qiao m.fl. REF utvidgar denna metod till att omfatta online-dokument genom att införa en 2,1 norm på viktvektorn för att dämpa buller i dokumenten och förbättra noll-shot-igenkänning.
Less is More: Zero-Shot Learning from Online Textual Documents with Noise Suppression
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}