零拍学习(ZSL)旨在识别培训时间没有可视化样本的类。要解决此问题,可以依赖每个类的语义描述。典型的ZSL模型学习所看到的类和相应的语义描述的视觉样本之间的映射,以便在测试时间的看不见的类上对此进行操作。最先进的方法依赖于从类的原型合成视觉特征的生成模型,从而可以以监督方式学习分类器。但是,这些方法通常偏向于所看到的类,其视觉实例是唯一可以与给定类原型匹配的类。我们提出了一种正规化方法,可以应用于任何条件生成的ZSL方法,只能利用语义类原型。它学会综合判断特征,以便在训练时间不可用的可能语义描述,即看不见的特征。在文献中常用的四个数据集中评估该方法,其在文献中通常用于感应和转换设置,结果对杠杆或上述现有方法的结果。
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