Generalized Zero Shot Learning

在计算机视觉领域，广义零样本学习（Generalized Zero-Shot Learning, GZSL）是指将类别集划分为已见类和未见类，训练过程利用已见类的视觉表示和已见及未见类的语义特征，测试阶段则同时使用已见和未见类的视觉表示，以实现对未见类别的识别与分类。GZSL旨在解决数据标注不足的问题，提高模型的泛化能力，具有重要的应用价值。