Zero-Shot LearningというのをNLPの論文タイトルで最近よく見かけるので、気になっていました。なので、以下の論文を読んでみました。 Zero-Shot Learning with Semantic Output Codes たぶんZero-Shot Learningという名前の初出がこれだと思います(違っていたらすみません)。 Zero-Shot Learningというのは訓練データが全部のクラスを網羅していないような場合に、訓練データにないクラスが正解であるようなテストデータもきちんと分類できるようにする手法のようです。 って言っても訓練データにないのにどうやって学習するの、という感じです。これをクラスをただのラベルではなく特徴ベクトルで表現することで実現しているようです。 こうやって、データが「クラスを表すラベル」ではなく「クラスを表す特徴ベクトル」を推定できるように学
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