主题: Heterogeneous Graph-based Knowledge Transfer for Generalized Zero-shot Learning

摘要: 广义零样本学习(GZSL)解决了同时涉及可见类和不可见类的实例分类问题。关键问题是如何有效地将从可见类学习到的模型转换为不可见类。GZSL中现有的工作通常假设关于未公开类的一些先验信息是可用的。然而,当新的不可见类动态出现时,这种假设是不现实的。为此,我们提出了一种新的基于异构图的知识转移方法(HGKT),该方法利用图神经网络对GZSL、不可知类和不可见实例进行知识转移。具体地说,一个结构化的异构图,它是由所见类的高级代表节点构造而成,这些代表节点通过huasstein-barycenter来选择,以便同时捕获类间和类内的关系,聚集和嵌入函数可以通过图神经网络来学习,它可以用来计算不可见类的嵌入,方法是从它们的内部迁移知识。在公共基准数据集上的大量实验表明,我们的方法达到了最新的结果。

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零样本学习是AI识别方法之一。简单来说就是识别从未见过的数据类别,即训练的分类器不仅仅能够识别出训练集中已有的数据类别,还可以对于来自未见过的类别的数据进行区分。这是一个很有用的功能,使得计算机能够具有知识迁移的能力,并无需任何训练数据,很符合现实生活中海量类别的存在形式。
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