Abstrakt. I detta dokument behandlas uppgiften att klassificera bilder utan bilder. Det viktigaste bidraget från det föreslagna tillvägagångssättet är att kontrollera den semantiska inbäddningen av bilder - en av huvudingredienserna i noll-sprut-inlärning - genom att formulera det som ett metriskt inlärningsproblem. Det optimerade empiriska kriteriet förknippar två typer av sub-task begränsningar: metrisk diskriminerande kapacitet och exakt attribut förutsägelse. Detta resulterar i ett nytt uttryck för noll-shot lärande som inte kräver begreppet klass i träningsfasen: endast par av bild/attribut, förstärkt med en konsekvent indikator, ges som grund sanning. Vid testtillfället kan den lärda modellen förutsäga överensstämmelsen hos en testbild med en given uppsättning attribut, vilket möjliggör flexibla sätt att producera igenkänningsinferenser. Trots sin enkelhet ger det föreslagna tillvägagångssättet toppmoderna resultat för fyra utmanande datauppsättningar som används för utvärdering av nollresultat.
I ett annat arbete nyligen föreslog REF en modell för att förbättra semantiska inbäddningar med hjälp av en metrisk inlärningsformulering.
Improving Semantic Embedding Consistency by Metric Learning for Zero-Shot Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}