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原创 零样本论文学习

2013《Label-Embedding for Attribute-Based Classification》 本文摘要：属性是一种中间表示，它（属性特征）支持类之间的参数共享，这在训练数据稀缺的情况下是必须的。我们提出将基于属性的图像分类看作一个标签嵌入问题：每一类都嵌入在属性向量空间中。我们引入了一个函数来衡量图像和标签嵌入之间的兼容性。该函数的参数是在标签样本的训练集上学习的，以确保在给定图像的情况下，正确的类别排名高于不正确的类别。在有属性动物和CUB数据集上的结果表明...