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零样本图像识别 | Alleviating Feature Confusion for Generative Zero-shot Learning简单论文笔记提出特征混淆问题，即在GZSL设置中零样本类别实例容易被划分为可见类（因为在训练生成器时使用的是可见类样本，这导致生成的未见类样本与可见类相似）...
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零样本图像识别 | Leveraging the Invariant Side of Generative Zero-Shot Learning论文笔记背景：零样本学习的生成对抗网络必须挑战两个问题：1）如何基于有限甚至相似的属性来保证生成多样性？ 2）如何确保每个生成的样本与真实样本和相应的语...
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零样本图像识别 | Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning简单论文笔记创新：提出f-GAN 、 f-WGAN 和 f-CLSWGAN、将WGAN的loss和Classfication的loss结合去让generat...
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零样本图像识别 | Generative Dual Adversarial Network for Generalized Zero-shot Learning 论文笔记论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Huang_Generat...