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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：刘欢,郑庆华,罗敏楠,赵洪科,肖阳,吕彦章,
关键词：零样本学习, 生成模型, 跨模态生成, 跨域对抗学习, 联合模型,
零样本学习旨在识别具有少量、甚至没有训练样本的未见类，这些类与可见类遵循不同的数据分布.最近，随着深度神经网络在跨模态生成方面的成功，使用合成的样本对未见数据进行分类取得了巨大突破.现有方法通过共享生成器和解码器，联合传统生成对抗网络和变分自编码器来实现样本的合成.然而，由于这2种生成网络产生的数据分布不同，联合模型合成的数据遵循复杂的多域分布.针对这个问题，提出跨域对抗生成网络(CrossD-AGN)，将传统生成对抗网络和变分自编码器有机结合起来，基于类级语义信息为未见类合成样本，从而实现零样本分类.提出跨域对抗学习机制，引入2个对称的跨域判别器，通过判断合成样本属于生成器域分布还是解码器域分布，促使联合模型中的生成器/解码器不断优化，提高样本合成能力.在多个真实数据集上进行了广泛的实验，结果表明了所提出方法在零样本学习上的有效性和优越性.
来源：2019年第12期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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