Vi föreslår en metod som lär sig ett diskriminerande men ändå semantiskt utrymme för objektkategorisering, där vi också bäddar in extra semantiska enheter såsom superkategorier och attribut. Tvärtemot tidigare arbete som bara utnyttjade dem som sidoinformation, inbäddade vi uttryckligen de semantiska enheterna i samma utrymme där vi bäddade in kategorier, vilket gör att vi kan representera en kategori som deras linjära kombination. Genom att utnyttja en sådan enhetlig modell för semantik, tvingar vi varje kategori att representeras av en superkategori + gles kombination av attribut, med en ytterligare exklusiv legalisering för att lära sig diskriminerande sammansättning.
Dessutom föreslog REF en särskild ram för lärande som kan ge kategoriinbäddningar genom att tillnärma varje kategori inbäddningar som en summa av dess direkta superkategori plus en gles kombination av attribut.
A Unified Semantic Embedding: Relating Taxonomies and Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}