Zero shot learning
Zero shot learning
主要考察的问题是如何建立语义和视觉特征的关系(视觉特征一般用预训练好的CNN提取特征,不再进行fine-tine)
为了预测从未在训练集上出现的目标种类,仿照人的思维迁移,能根据某些特征描述(他和谁长得像,有点类似于科学家第一次看见鸭嘴兽的感觉),猜测一个从未见过的目标种类。
Zero shot learning:假设斑马是未见过的类别,但根据描述和过去知识的印象即马(和马相似)、老虎(有条纹)、熊猫(颜色)相似进行推理出斑马的具体形态,从而能对新对象进行辨认。
零次学习就是希望能够模仿人类的这个推理过程,使得计算机具有识别新事物的能力
过程
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Zero shot 需要解决的困难
- 获取合适的类别描述A(进展较小,描述的获取主要集中于一些NLP方法且难度较大)
- 建立一个合适的分类模型(主要工作集中于此,目前的方法较多,比较容易出结果)
建立合适的分类模型
主要工作:建立特征空间与语义空间之间的映射
1.分类:最简单形式是岭回归
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