I detta dokument överväger vi en version av noll-shot inlärningsproblem där sett klass käll- och måldomändata tillhandahålls. Målet under testtiden är att exakt förutsäga klassbeteckningen för en osynlig domäninstans baserad på avslöjad källdomäninformation (t.ex. attribut) för osedda klasser. Vår metod är baserad på att se varje källa eller måldata som en blandning av synliga klass proportioner och vi postulerar att blandningen mönster måste vara liknande om de två fallen tillhör samma osynliga klass. Detta perspektiv leder oss till att lära källa / mål inbäddning funktioner som kartlägger en godtycklig källa / måldomän data i samma semantiska utrymme där likhet kan lätt mätas. Vi utvecklar ett maxmarginalramverk för att lära oss dessa likhetsfunktioner och gemensamt optimera parametrar genom korsvalidering. Våra testresultat är övertygande, vilket leder till betydande förbättringar i fråga om noggrannhet på de flesta referensdatauppsättningar för noll-shot-igenkänning.
Dessutom ansåg REF att varje prov kunde ses som en blandning av källklassers proportioner, och de utvecklade ett maxmarginalramverk under antagandet att blandningsmönstren måste vara likartade om två fall tillhör samma målklass.
Zero-Shot Learning via Semantic Similarity Embedding
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}