零学习

Question

我了解到在零样本学习中，classes被分为seen/unseen类。然后，我们在 50 classes 上训练网络，并在网络未见过的其他 50 个上进行测试。我还了解到网络在看不见的 classes 中使用了属性（不确定它是如何使用的）。但是，我的问题是网络如何 class 化看不见的 classes？它实际上是否用名称标记了每个 class。比如我在做零镜头动作识别，没见过的class是这样的骑自行车，游泳，踢足球。网络实际上是否命名了这些 classes？它怎么知道他们的标签？

Answer 1

网络使用所见 类 来学习图像和属性之间的关系或其他信息，例如人类注视、词嵌入或任何可能与 类 和图像相关的信息。基于网络学习的内容，它可以进一步映射到对象和属性。

假设您的分类器在训练期间有 pig 、 dogs 、 horses 和 cats 图像及其属性，并且必须在测试期间对斑马进行分类。在训练期间，它学习图像像素和属性 'stripes,tail,black,white...'

之间的关系

因此在测试期间，给定图像和斑马的属性，您需要使用分类器来确定它们是否相关。哦，好吧，你也可以得到一张看起来像斑马的马的图像。所以你的分类器必须学会很好地概括。