迁移学习 Transfer Learning(可能是目前最全的迁移学习资料库？)
对于零样本学习（zero shot learning）：基本采用的套路是，采用CNN提取图片特征，然后对不同类别的图片建立一个属性标签，然后建立图片特征到具体物品的某一属性的映射。 因为通过seen可以学习到所有的图片特征与属性的对应关系，故可以知道unseen中的特征与属性关系，然后对于不同的组合得出不同的类。
迁移学习（学习）
最新推荐文章于 2022-08-03 09:36:43 发布
本文探讨了小样本学习(few-shot learning)与迁移学习(transfer learning)的最新进展，包括CVPR2018最佳论文解读，以及零样本学习(zero-shot learning)的基本套路，即如何利用CNN提取图片特征，并通过属性标签建立特征与具体物品的映射。
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