Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning
前言 zero-shot learning（ZSL）是近幾年研究的一個熱點問題，每年在計算機視覺領域的頂級期刊都會有幾篇典型的論文被刊登，比如CVPR。在傳統的計算機視覺任務中，一般以多分類問題爲基礎，比如我們要識別出幾個類別：狗、椅子、人，在訓練分類模型時，我們會輸入三種類別的圖像數據去訓練模型，對於給定的一個新圖片，模型就可以給出一個標籤（這張測試圖像屬於狗、椅子或人）。這個時候就有學者給出不
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