基于低秩堆栈式语义自编码器的零样本学习
Zero-shot learning based on stacked semantic auto-encoder with low-rank embedding
重庆师范大学 计算机与信息科学学院, 重庆 401331
摘要
在图像分类领域，现有的深度学习等方法在训练时需要大量有标注的数据样本，且无法识别在训练阶段未出现的类别。零样本学习能有效缓解此类问题。本研究基于堆栈式自编码器和低秩嵌入，提出了一种新的零样本学习方法，即基于低秩嵌入的堆栈语义自编码器（low-rank stacked semantic auto-encoder，LSSAE）。该模型基于编码-解码机制，编码器学习到一个具有低秩结构的投影函数，用于将图像的视觉特征空间、语义描述空间以及标签进行连接；解码阶段重建原始视觉特征。并通过低秩嵌入，使得学习到的模型在预见未见类别时能共享已见类的语义信息，从而更好地进行分类。本研究在五个常见的数据集上进行实验，结果表明LSSAE的性能优于已有的零样本学习方法，是一种有效的零样本学习方法。
基金项目
教育部人文社科规划项目(20YJAZH084)
重庆市技术创新与应用发展专项面上项目(cstc2020jscx-msxmX0190)
重庆市教委科学技术研究重点项目(KJZD-K202100505)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0302
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第2期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 539-543
文章编号: 1001-3695(2023)02-037-0539-05
发布历史
[2022-08-29] 优先出版
[2023-02-05] 印刷出版
引用本文
冉瑞生, 董殊宏, 李进, 等. 基于低秩堆栈式语义自编码器的零样本学习 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (2): 539-543. (Ran Ruisheng, Dong Shuhong, Li Jin, et al. Zero-shot learning based on stacked semantic auto-encoder with low-rank embedding [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (2): 539-543. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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