广义零样本学习

在广义零样本学习（Generalized Zero-Shot Learning, GZSL）中，类别集被划分为已见类和未见类，训练过程利用已见类的视觉表示和已见及未见类的语义特征，测试阶段则同时评估已见类和未见类的视觉表示。GZSL旨在提高模型对未见类别的识别能力，拓展了传统机器学习方法的应用范围，具有重要的研究和应用价值。