ゼロショットラーニング

コンピュータビジョンの分野で、Generalized Zero-Shot Learning（GZSL）とは、カテゴリのセットを「見たことのあるクラス」と「見たことがないクラス」に分けることを指します。訓練プロセスでは、「見たことのあるクラス」の視覚的表現と、「見たことのあるクラス」と「見たことがないクラス」の両方の意味的特徴を利用します。テストフェーズでは、モデルが「見たことのあるクラス」と「見たことがないクラス」の両方の視覚的表現を使用して、未見のカテゴリの認識と分類を行います。GZSLは、データアノテーションの不足を解消し、モデルの汎化能力を向上させることが目的であり、実用的なアプリケーションにおいて非常に価値があります。