Vi presenterar ett generativt ramverk för generaliserat zeroshot-inlärning där träning och testklasser inte nödvändigtvis är osammanhängande. Grundat på en variationsbaserad autoenkoderbaserad arkitektur, bestående av en probabilistisk kodare och en probabilistisk villkorlig dekoder, kan vår modell generera nya exemplarer från synliga/osedda klasser, med tanke på deras respektive klassattribut. Dessa exemplars kan sedan användas för att träna någon off-the-shälf klassificering modell. En av de viktigaste aspekterna i vår kodare-dekoder arkitektur är en feedback-driven mekanism där en discriminator (en multivariat regressor) lär sig att kartlägga de genererade exemplars till motsvarande klass attribut vektorer, vilket leder till en förbättrad generator. Vår modells förmåga att generera och dra nytta av exempel från osedda klasser för att träna klassificeringsmodellen bidrar naturligt till att mildra fördomarna mot att förutsäga synliga klasser i generaliserade nollshot-lärandeinställningar. Genom en omfattande uppsättning experiment, visar vi att vår modell överträffar flera state-of-the-art metoder, på flera referensdatauppsättningar, för både standard och generaliserad noll-shot lärande.
SE-GZSL REF är ett annat nytt arbete som utnyttjar variations autoencoder i generaliserad noll-shot lärande.
Generalized Zero-Shot Learning via Synthesized Examples
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}