Generalisierte Nullschuss-Lernverfahren - Ungesehen

Im Bereich der Computer Vision bezieht sich Generalized Zero-Shot Learning (GZSL) auf die Aufgabe, bei der das Modell während der Testphase nicht nur gesehene Kategorien vorhersagen, sondern auch unbekannte Kategorien korrekt erkennen muss. Die Leistung des Modells bei dieser Aufgabe wird durch Berechnung des Durchschnitts der normalisierten höchsten Vorhersagebewertungen für die unbekannten Kategorien bewertet. Diese Aufgabe zielt darauf ab, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern, wenn es neuen Kategorien gegenübersteht, und hat erheblichen Anwendungswert.