Zero-shot learning (ZSL) är att konstruera igenkänningsmodeller för osynliga målklasser som inte har några märkta prover för utbildning. Den använder klassattribut eller semantiska vektorer som sidoinformation och överför övervakningsinformation från relaterade källklasser med rikligt märkta prover. Befintliga ZSL-metoder använder en mellanhand för att inbädda utrymme för att mäta likheten mellan ett urval och attributen för en målklass för att utföra noll-shot-klassificering. På detta sätt kan dock informationsförlusten till följd av inbäddningsprocessen bli lidande, och likhetsåtgärden kan inte fullt ut utnyttja datadistributionen. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som omvandlar ZSL-problemet till ett konventionellt övervakat inlärningsproblem genom att syntetisera prover för de osynliga klasserna. För det första beräknas sannolikheten för fördelning av en osynlig klass med hjälp av kunskap från synliga klasser och klassattribut. För det andra är proverna syntetiserade baserat på fördelningen för den osynliga klassen. Slutligen kan vi träna alla övervakade klassificeringar baserat på de syntetiserade proverna. Omfattande försök med riktmärken visar att det föreslagna tillvägagångssättet är överlägset de senaste ZSL-metoderna.
REF syntetiserar prov för varje klass genom att approximera klassens villkorliga fördelning av de osynliga klasserna baserat på den inlärda klassens villkorliga fördelning av de synliga klasserna och deras motsvarande attributvektorer.
Synthesizing Samples for Zero-shot Learning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}