Apprentissage généralisé à zéro-shot

Dans l'apprentissage par transfert généralisé (GZSL), l'ensemble des catégories est divisé en classes vues et non vues. Le processus d'entraînement utilise les représentations visuelles des classes vues ainsi que les caractéristiques sémantiques des classes vues et non vues. La phase de test évalue simultanément les représentations visuelles des classes vues et non vues. L'objectif du GZSL est d'améliorer la capacité du modèle à reconnaître les catégories non vues, étendant ainsi le champ d'application des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique, ce qui lui confère une valeur de recherche et d'application importante.