Attribut är en mellanliggande representation, som möjliggör parameterdelning mellan klasser, ett måste när utbildningsdata är knapp. Vi föreslår att vi ser attributbaserad bildklassificering som ett problem med inbäddning av etiketter: varje klass är inbäddad i utrymmet för attributvektorer. Vi inför en funktion som mäter kompatibiliteten mellan en bild och en etikett inbäddning. Parametrarna för denna funktion är inlärda på en utbildning uppsättning märkta prover för att säkerställa att, med tanke på en bild, de rätta klasserna rankas högre än de felaktiga. Resultat på djuren med attribut och Caltech-UCSD-Birds datauppsättningar visar att det föreslagna ramverket överträffar standarden Direct Attribut Prediction baslinje i ett noll-shot lärande scenario. Märkningsramverket erbjuder andra fördelar, t.ex. möjligheten att utnyttja alternativa informationskällor utöver attributen (t.ex. klasshierarkier) eller att smidigt övergå från noll-sprängt lärande till lärande med stora mängder data.
Till exempel föreslog REF en märkning inbäddning funktion som rankar korrekt klass av osynlig bild högre än felaktiga klasser.
Label-Embedding for Attribute-Based Classification
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}