關鍵詞：零樣本學習 生成模型 跨模態生成 跨域對抗學習 聯合模型 

摘要：零樣本學習旨在識別具有少量、甚至沒有訓練樣本的未見類,這些類與可見類遵循不同的數據分布.最近,隨著深度神經網絡在跨模態生成方面的成功,使用合成的樣本對未見數據進行分類取得了巨大突破.現有方法通過共享生成器和解碼器,聯合傳統生成對抗網絡和變分自編碼器來實現樣本的合成.然而,由于這2種生成網絡產生的數據分布不同,聯合模型合成的數據遵循復雜的多域分布.針對這個問題,提出跨域對抗生成網絡(CrossD-AGN),將傳統生成對抗網絡和變分自編碼器有機結合起來,基于類級語義信息為未見類合成樣本,從而實現零樣本分類.提出跨域對抗學習機制,引入2個對稱的跨域判別器,通過判斷合成樣本屬于生成器域分布還是解碼器域分布,促使聯合模型中的生成器解碼器不斷優化,提高樣本合成能力.在多個真實數據集上進行了廣泛的實驗,結果表明了所提出方法在零樣本學習上的有效性和優越性.

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