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[DMQA Open Seminar] Zero-shot learning – zero shot learning 설명 및 이 주제에 대한 세부정보
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학습 데이터를 충분히 확보하기 어려운 상황 속에서, 해당 영역에 대한 학습과정은 매우 짧아 제대로 된 학습이 어렵다는 한계점을 가진다. 이를 극복하기 위해 메타러닝을 기반으로 적은 수의 데이터만을 이용해 학습하는 방법들이 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 머신러닝 등 여러 분야에서 활발히 연구되고 있다. 그중에서도 zero-shot learning은 한 번도 관측되지 않은 클래스에 대한 분류를 학습하는 것을 목표로 한다. 이번 세미나에서는 zero-shot learning의 기본적인 개념과, 이미지 분류 문제에서 embedding-based approach를 기반으로 한 zero-shot 학습 프로세스에 대해 소개하고자 한다.
참고 문헌:
[1] Wang, Wei, et al. \”A survey of zero-shot learning: Settings, methods, and applications.\” ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST) 10.2 (2019): 1-37.
[2] Frome, Andrea, et al. \”Devise: A deep visual-semantic embedding model.\” (2013).
[3] Akata, Zeynep, et al. \”Label-embedding for attribute-based classification.\” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2013.
[4] Xian, Yongqin, Bernt Schiele, and Zeynep Akata. \”Zero-shot learning-the good, the bad and the ugly.\” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017.
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