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摘要
现有的机器学习方法在训练时需要用到大量标注数据。但是考虑到在现实生活
中某些类的训练数据是难以获取的或者是获取成本较高的，且新的类别总是在动态
增加，在此情况下难以获取大量可用的标记数据。为了能够在没有样本的情况下训
练得到一个好的模型，研究人员提出了零样本学习的概念。目前零样本学习方法主
要通过嵌入模型建立可见类和不可见类之间的联系，或训练生成模型为不可见类生
成相对应的虚拟样本。其中基于生成模型的方法由于其可以为不可见类生成虚拟样
本，从而将零样本学习任务转变为全监督任务，引起了广泛研究。
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