Zeroshot-lärande har fått allt större intresse som ett sätt att lindra de ofta oöverkomliga kostnaderna för att kommentera utbildningsdata för storskaliga igenkänningsproblem. Dessa metoder har uppnått stor framgång genom att lära sig mellanliggande semantiska representationer i form av attribut och på senare tid semantiska ordvektorer. De har dock hittills begränsats till enmärkning, i motsats till den ökande populariteten och betydelsen av mer realistiska flermärkningsdata. I detta dokument undersöker och formaliserar vi för första gången en allmän ram för flermärkt noll-sprut-inlärning, där vi tar itu med den unika utmaningen där: hur kan man utnyttja multi-label korrelation vid testtid utan utbildningsdata för dessa klasser? I synnerhet föreslår vi 1) en multi-output djup regressionsmodell för att projicera en bild i ett semantiskt ordutrymme, som explicit utnyttjar korrelationerna i det mellanliggande semantiska lagret av ordvektorer; 2) en ny noll-shot-algoritm för flermärkt data som utnyttjar den unika kompositionsegenskaper hos semantiska ordvektorrepresentationer; och 3) en transduktiv inlärningsstrategi för att göra det möjligt för regressionsmodellen som lärts från sedda klasser att generalisera väl till osynliga klasser. Våra "noll-shot" inlärningsexperiment på ett antal standardiserade multi-label dataset visar att vår metod överträffar en mängd olika baslinjer.
På senare tid har Fu Ref föreslagit ett transduktivt flermärkt noll-sprut-inlärning.
Transductive Multi-label Zero-shot Learning