Abstract-mest befintliga noll-shot lärande metoder utnyttja överföring lärande via en mellanliggande semantisk representation som delas mellan en kommenterad hjälpdataset och en måldataset med olika klasser och ingen notering. En projektion från ett funktionsutrymme på låg nivå till det semantiska representationsutrymmet lärs från hjälpdatasetet och tillämpas utan anpassning till måldatasetet. I detta dokument identifierar vi två inneboende begränsningar med dessa tillvägagångssätt. För det första är projektionsfunktionerna, på grund av att de har olika klasser och potentiellt inte har någon koppling till varandra, partiska när de tillämpas direkt på måldatauppsättningen/domänen. Vi kallar detta problem projicering domänskifte problem och föreslår en ny ram, transduktiv multi-view inbäddning, för att lösa det. Den andra begränsningen är prototypen sparity problem som hänvisar till det faktum att för varje målklass, endast en prototyp finns tillgänglig för noll-shot lärande med tanke på en semantisk representation. För att övervinna detta problem, en ny heterogen multi-view hypergraph etikett förökning metod är formulerad för noll-shot lärande i transduktiv inbäddning utrymme. Den utnyttjar effektivt den kompletterande information som erbjuds av olika semantiska representationer och utnyttjar de många olika strukturerna i flera representationsutrymmen på ett enhetligt sätt. Vi visar genom omfattande experiment att det föreslagna tillvägagångssättet (1) rättar till projektionsförskjutningen mellan hjälp- och måldomänerna, (2) utnyttjar komplementariteten av flera semantiska representationer, (3) avsevärt överträffar befintliga metoder för både noll-shot- och N-shot-igenkänning på tre bild- och videoriktmärkesdata, och (4) möjliggör nya korsvisningsuppgifter.
I REF tränas semantiska projektioner för attribut och ordvektorer självständigt, följt av en transduktiv multi-view semantisk inbäddning utrymme för att lindra problemet projektion domän skift.
Transductive Multi-view Zero-Shot Learning