论文Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification是如何对骨干网络进行微调后重新提取视觉特征的？有哪些具体实验步骤和方法？体现在伪代码上又是怎么样的？

在论文Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot Classification中，作者使用了微调技术来重新提取骨干网络的视觉特征。具体操作如下：

1. 首先，作者使用一个预训练的骨干网络，例如ResNet-50作为基础网络。

2. 然后，作者针对新的分类任务，添加一个全局平均池化层和一个全连接层。这个全连接层的输出大小为新的类别数量。

3. 接下来，作者使用一个softmax函数将输出层的结果映射到类别概率上。

4. 为了微调骨干网络，作者使用交叉熵损失函数来训练网络，并且只更新全连接层的参数。

5. 在微调结束后，作者使用微调后的骨干网络来重新提取图像的视觉特征。具体来说，作者使用全局平均池化层来生成一个固定维度的特征向量，然后将这个特征向量作为输入，通过全连接层得到最终的类别概率。

6. 最后，作者使用这些重新提取得到的视觉特征向量来进行零样本分类任务。

下面是伪代码实现：

# 定义骨干网络
backbone_network = ResNet50()

# 添加全局平均池化层和全连接层
global_avg_pool = GlobalAveragePooling2D()(backbone_network.output)
fc_layer = Dense(num_classes, activation='softmax')(global_avg_pool)

# 定义新的模型
model = Model(inputs=backbone_network.input, outputs=fc_layer)

# 冻结骨干网络的权重
for layer in backbone_network.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型并训练
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(val_data, val_labels))

# 解冻骨干网络的权重
for layer in backbone_network.layers:
    layer.trainable = True

# 只更新全连接层的参数
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(val_data, val_labels))

# 使用微调后的骨干网络提取视觉特征
new_features = model.predict(image_data)

# 使用新的视觉特征进行零样本分类
zero_shot_classifier = ZeroShotClassifier(new_features, semantic_vectors)
zero_shot_classifier.train(zsl_train_data, zsl_train_labels)
zero_shot_classifier.test(zsl_test_data, zsl_test_labels)

其中，train_data, train_labels, val_data, val_labels代表用于微调的实验数据和标签，num_classes代表新的分类任务中的类别数量，num_epochs代表训练轮数，batch_size代表每批次训练的样本数量，image_data代表需要提取特征的图像数据，semantic_vectors代表语义向量，zsl_train_data, zsl_train_labels, zsl_test_data, zsl_test_labels代表零样本分类任务中的数据和标签。