På grund av vikten av nollresultatutbildning har antalet föreslagna strategier ökat stadigt på senare tid. Vi hävdar att det är dags att ta ett steg tillbaka och analysera områdets status quo. Syftet med detta dokument är trefaldigt. För det första, med tanke på att det inte finns någon överenskommelse om nolldistansutbildningsriktmärke, definierar vi först ett nytt riktmärke genom att förena både utvärderingsprotokollen och datadelningen. Detta är ett viktigt bidrag eftersom publicerade resultat ofta inte är jämförbara och ibland till och med bristfälliga på grund av t.ex. Förutbildning i testklasser med nollbilder. För det andra jämför och analyserar vi ett betydande antal av de "state-of-theart"-metoderna på djupet, både i den klassiska noll-shot-inställningen men också i den mer realistiska generaliserade noll-shot-inställningen. Slutligen diskuterar vi begränsningar av områdets nuvarande status som kan ligga till grund för utvecklingen av området.
I REF finns en mer omfattande genomgång av det noll-sprängda lärandet.
Zero-Shot Learning — The Good, the Bad and the Ugly
{'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']}