《表3 基于Im Net-2数据集的零样本图像分类精度比较》

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《度量学习改进语义自编码零样本分类算法》

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表2所示为现有的零样本学习方法在AWA和CUB数据集上的比较.可以看出，度量学习进一步改善了基于SAE的零样本分类算法，在AWA数据集上的准确率可以提高10%左右，在CUB数据集上的准确率也提高了3%左右.由表3可以看出，在大型Im Net-2数据集中准确率同样提高了5%左右.