Befintliga "nollshot learning" (ZSL)-modeller lär sig vanligtvis en projektionsfunktion från ett funktionsutrymme till ett semantiskt inbäddningsutrymme (t.ex. Egenskapsutrymme. En sådan projektionsfunktion handlar dock endast om att förutsäga den semantiska utbildningen (t.ex. Attributförutsägelse) eller klassificering. När en ZSL-modell appliceras på testdata, som inom ramen för ZSL innehåller olika (osedda) klasser utan träningsdata, lider den vanligtvis av problem med projektdomänbytet. I detta arbete presenterar vi en ny lösning till ZSL baserad på att lära sig en Semantic AutoEncoder (SAE). Med encoder-dekoder paradigm, en kodare syftar till att projicera en visuell funktion vektor i det semantiska utrymmet som i de befintliga ZSL-modellerna. Dekodern har dock ytterligare en begränsning, dvs. projektionen/koden måste kunna rekonstruera den ursprungliga visuella funktionen. Vi visar att med denna ytterligare återuppbyggnadsrestriktion kan den lärda projektionsfunktionen från de synliga klasserna generalisera bättre till de nya osynliga klasserna. Viktigt är att kodaren och dekodern är linjära och symmetriska vilket gör att vi kan utveckla en extremt effektiv inlärningsalgoritm. Omfattande experiment på sex referensdatauppsättningar visar att den föreslagna SAE överträffar de befintliga ZSL-modellerna avsevärt med den ytterligare fördelen av lägre beräkningskostnader. Dessutom, när SAE tillämpas på övervakad klusterbildning problem, det slår också state-of-the-art.
I Semantic Autoencoder (SAE) REF, encoder projicerar visuella funktioner i attribut utrymme medan decodern kan rekonstruera de visuella funktionerna, som kan lära sig en effektiv och robust projektion funktion.
Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}