广义零样本学习 - 未见

在计算机视觉领域，广义零样本学习（Generalized Zero-Shot Learning - Unseen）是指在测试阶段，模型不仅需要对已见类别进行预测，还需对未见类别进行准确识别的任务。该任务通过计算未见类别中归一化最高预测分数的平均值来评估模型性能，旨在提高模型在面对新类别时的泛化能力，具有重要的应用价值。