I det här dokumentet tar vi upp ett öppet problem med nollpoängslärande. Dess princip bygger på att lära sig en kartläggning som associerar har vektorer extraherade från d.v.s. bilder och attribut vektorer som beskriver objekt och/eller scener av intresse. I tur och ordning gör detta det möjligt att klassificera osynliga objektklasser och/eller scener genom att matcha funktionsvektorer via kartläggning till en nydefinierad egenskapsvektor som beskriver en ny klass. På grund av betydelsen av en sådan inlärningsuppgift finns det många metoder som lär sig semantiska, probabilistiska, linjära eller styckevisa linjära kartläggningar. Däremot tillämpar vi väletablerade kärnmetoder för att lära oss en icke-linjär kartläggning mellan funktions- och attributrymder. Vi föreslår ett enkelt inlärningsmål inspirerat av Linear Diskriminant Analysis, 8, 4 ] som främjar inkonsekvens. Vi utvärderar prestandan av vår algoritm på Polynomial samt skift-invariant Gaussian och Cauchy kärnor. Trots enkelheten i vår strategi, får vi toppmoderna resultat på flera noll-shot lärande dataset och riktmärken inklusive en nyligen AWA2 dataset [45].
Referensreferensreferensen tillämpade väletablerade kärnmetoder för att lära sig en icke-linjär kartläggning mellan funktions- och attributrymder för att främja inkonsekvens.
Zero-Shot Kernel Learning
{'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']}