【摘 要】
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近几年来,深度学习在机器学习研究领域中取得了巨大的突破,深度学习能够很好地实现复杂问题的学习,然而,深度学习最大的弊端之一,就是需要大量人工标注的训练数据,而这需要耗
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0303703-03);中国石油大学(北京)年度前瞻导向及培育项目(2462018QZDX02)资助~~
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近几年来,深度学习在机器学习研究领域中取得了巨大的突破,深度学习能够很好地实现复杂问题的学习,然而,深度学习最大的弊端之一,就是需要大量人工标注的训练数据,而这需要耗费大量的人力成本.因此,为了缓解深度学习存在的这一问题,Palatucci等于2009年提出了零样本学习(Zero-shot learning).零样本学习是迁移学习的一种特殊场景,在零样本学习过程中,训练类集和测试类集之间没有交集,需要通过训练类与测试类之间的知识迁移来完成学习,使在训练类上训练得到的模型能够成功识别测试类输入样例的类标签.
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