返回
AugGen: a generative framework for continual generalized zero-shot learning
DOI:10.1016/j.neucom.2025.132187.png)
摘要
En 中文
• 我们提出了一种用于解决持续广义零样本学习的生成框架。
• DAE 通过大型语言模型生成的属性增强未见类别的特征。
• TFD 通过对齐任务间的特征空间来保存知识。
• 实验验证了我们的方法的有效性。
期刊
IF:
6.5
论文数:
2.5W
被引数:
6.5W
机构
引用论文
暂无论文信息

