論文の概要: Enabling Generalized Zero-shot Learning Towards Unseen Domains by Intrinsic Learning from Redundant LLM Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14362v5
• Date: Mon, 10 Mar 2025 09:35:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:41:59.462535
• Title: Enabling Generalized Zero-shot Learning Towards Unseen Domains by Intrinsic Learning from Redundant LLM Semantics
• Title（参考訳）: 冗長LLMセマンティックスからの本質的学習による未知領域への一般化ゼロショット学習の導入
• Authors: Jiaqi Yue, Chunhui Zhao, Jiancheng Zhao, Biao Huang,
• Abstract要約: 本稿では、GZSLに対処するクロスドメインGZSLについて検討する。 大規模言語モデル(LLM)を付加した冗長クラスセマンティクスによる情報非対称性問題を考えると,メタドメインアライメント・セマンティック・リファインメント(MDASR)を提案する。 MDASRは、冗長な意味空間と共通の特徴空間を効果的に整合させ、CDGZSLにおける情報の非対称性を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.51200099058331
• License:
• Abstract: Generalized zero-shot learning (GZSL) focuses on recognizing seen and unseen classes against domain shift problem where data of unseen classes may be misclassified as seen classes. However, existing GZSL is still limited to seen domains. In the current work, we study cross-domain GZSL (CDGZSL) which addresses GZSL towards unseen domains. Different from existing GZSL methods, CDGZSL constructs a common feature space across domains and acquires the corresponding intrinsic semantics shared among domains to transfer from seen to unseen domains. Considering the information asymmetry problem caused by redundant class semantics annotated with large language models (LLMs), we present Meta Domain Alignment Semantic Refinement (MDASR). Technically, MDASR consists of two parts: Inter-class similarity alignment, which eliminates the non-intrinsic semantics not shared across all domains under the guidance of inter-class feature relationships, and unseen-class meta generation, which preserves intrinsic semantics to maintain connectivity between seen and unseen classes by simulating feature generation. MDASR effectively aligns the redundant semantic space with the common feature space, mitigating the information asymmetry in CDGZSL. The effectiveness of MDASR is demonstrated on two datasets, Office-Home and Mini-DomainNet, and we have shared the LLM-based semantics for these datasets as a benchmark.
• Abstract（参考訳）: 一般化ゼロショット学習(GZSL)は、見知らぬクラスのデータが見つからないクラスとして誤って分類される場合のドメインシフト問題に対して、目に見えないクラスと見えないクラスを認識することに焦点を当てる。 しかし、既存のGZSLは依然として見るドメインに限られている。 本研究では,GZSLを未確認領域に向けるクロスドメインGZSL(CDGZSL)について検討する。 既存のGZSL法とは異なり、CDGZSLはドメイン間で共通の特徴空間を構築し、ドメイン間で共有される固有の意味論を取得して、見えないドメインから見えないドメインへ転送する。 大規模言語モデル(LLM)に注釈付けされた冗長なクラスセマンティクスによる情報非対称性の問題を考慮して,メタドメインアライメント・セマンティック・リファインメント(MDASR)を提案する。 技術的には、MDASRは2つの部分から構成される: クラス間類似性アライメントは、クラス間特徴関係の指導の下ですべてのドメイン間で共有されていない非内在的意味論を排除する。 MDASRは、冗長な意味空間と共通の特徴空間を効果的に整合させ、CDGZSLにおける情報の非対称性を緩和する。 MDASRの有効性は、Office-HomeとMini-DomainNetの2つのデータセットで実証され、これらのデータセットに対するLLMベースのセマンティクスをベンチマークとして共有した。

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