Zero-shot-igenkänning (ZSR) behandlar problemet med att förutsäga klassetiketter för måldomäner baserat på källdomäninformation (t.ex. attribut) för osynliga klasser. Vi formulerar ZSR som ett binärt förutsägelseproblem. Vårt resultat klassificerare är klass-oberoende. Det tar ett godtyckligt par av käll- och måldomän instanser som indata och förutspår om de kommer från samma klass, dvs.. om det finns en matchning. Vi modellerar den bakre sannolikheten för en match eftersom det är en tillräcklig statistik och föreslår en latent probabilistisk modell i detta sammanhang. Vi utvecklar en gemensam diskriminativ inlärningsram baserad på ordbokslärande för att gemensamt lära oss parametrarna i vår modell för båda domänerna, vilket i slutändan leder till vår klassoberoende klassificering. Många av de befintliga inbäddningsmetoderna kan betraktas som speciella fall av vår probabilistiska modell. På ZSR visar vår metod 4,90% förbättring jämfört med state-of-the-art i noggrannhet genomsnitt i fyra referensdatauppsättningar. Vi anpassar även ZSR-metoden för noll-shot hämtning och visar 22,45 % förbättring i genomsnitt precision (mAP).
REF presenterade en allmän probabilistisk modell som inbäddade båda domänerna i ett gemensamt latent utrymme.
Zero-Shot Learning via Joint Latent Similarity Embedding
{'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']}