基于增强属性的选择性零样本分类方法研究

基于增强属性的选择性零样本分类 基于增强属性的选择性零样本分类是指在零样本分类（ZSC）中，通过引入选择性机制来提高分类准确性和降低错误风险的一种方法。传统的零样本分类方法通常假设可见类别和不可见类别共享公共语义空间，但这种假设在实际应用中存在一定的局限性。为了解决这个问题，本文提出了基于增强属性的选择性零样本分类方法，该方法通过学习定义和残留的属性来构建分类器，并在定义的属性子空间内进行预测。 在本文中，我们首先对零样本分类问题进行了讨论，并分析了现有的零样本分类方法的局限性。然后，我们提出了基于增强属性的选择性零样本分类方法，该方法通过学习定义和残留的属性来构建分类器，并在定义的属性子空间内进行预测。最后，我们对所提出的方法进行了实验评估，结果表明该方法可以产生优越的性能。 零样本分类是一种解决从新类别中识别图像的问题，即在训练阶段看不到的那些类别。零样本分类方法通常假设可见类别和不可见类别共享公共语义空间，但这种假设在实际应用中存在一定的局限性。例如，在自动驾驶中，错误的决定可能导致交通事故。在临床试验中，一次误诊就可能使患者遭受巨大的痛苦和损失。 选择性分类是指通过拒绝低于置信度阈值的示例来提高分类准确性的方法。在本文中，我们引入了选择性零样本分类问题，即零样本分类器可以放弃预测时，它是不确定的。我们认为，选择性零样本分类可以有效地降低错误分类的风险，并提高分类准确性。 在我们的方法中，我们首先学习定义和残留的属性，然后在定义的属性子空间内进行预测。我们认为，定义和残留的属性可以提供更多的信息，从而提高分类准确性。实验结果表明，我们的方法可以产生优越的性能，并且可以降低错误分类的风险。 本文提出了基于增强属性的选择性零样本分类方法，该方法可以有效地降低错误分类的风险，并提高分类准确性。我们的方法可以应用于各种领域，例如自动驾驶、临床试验等，提高分类准确性和降低错误风险。 关键词：零样本分类、选择性分类、定义属性、残留属性、风险覆盖权衡度量。