【2018ECCV】Zero-Shot Deep Domain Adaptation 零樣本深度域適應

背景及簡介 現實情況中，經常會遇到這樣的一種情況：現有任務的數據很少，或者採集困難、採集成本昂貴，比如醫學上的分類問題、軟件缺陷分類、生產線優化等。零樣本學習通過一些之前學習的特徵以及現有任務的屬性知識，完成對現有任務的學習，這與遷移學習的概念是有交叉的，遷移學習根據與現有任務（也叫作Target task目標任務）相似的任務（Source task源任務）學習，將對目標任務有益的一部分遷移到目標

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