ゼロショットラーニング

一般化ゼロショット学習（GZSL）では、カテゴリセットが見知ったクラスと未見のクラスに分割されます。訓練プロセスでは、見知ったクラスの視覚的表現と、見知ったクラスおよび未見のクラスの意味的特徴を利用します。テストフェーズでは、見知ったクラスと未見のクラスの視覚的表現を同時に評価します。GZSLは、モデルの未見カテゴリ認識能力を向上させることを目指しており、従来の機械学習手法の応用範囲を拡大するため、重要な研究および応用価値があります。