基于图像属性的零样本分类方法综述
贾霄, 郭顺心, 赵红

A review of zero⁃shot learning classification methods based on image attributes
Xiao Jia, Shunxin Guo, Hong Zhao
表3 基于混合属性的零样本图像分类方法的比较
Table 3 Comparison of zero?shot image classification methods based on attribute mixing
年份文献网络训练算法存在问题少样本
2016[58]没有显示噪声抑制的竞争方法
2017[59]结构支持向量积框架视觉语义自适应调整松弛变量对没有封闭式解决方案的任务需要数百份解决方案
2017[60]多层多类网络端到端的训练信息丢失仍然存在
2017[61]DAP模型属性预测模型的思想适用
2017[62]

流形正则化回归和

数据扩充策略

自我训练

如何识别新的类

可转移性预测如何最好地利用标签

2018[63]联合嵌入词典模型自我训练不同形式之间语义鸿沟
2019[64]条件生成器最大似然估计
2020[65]层次度量网络每个小批处理中相似对的数量较少适用