基于属性关系图正则化特征选择的零样本分类
巩萍1
程玉虎2
王雪松2
1.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州 221116;徐州医学院医学影像学院,江苏徐州2210042.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州,221116
摘要：为挖掘属性学习中属性与特征、属性与属性之间的关系,针对属性学习中存在的所有特征与属性被同等对待,底层特征与属性、属性与属性之间的先验知识被忽略的问题,提出一种基于属性关系图正则化特征选择的零样本分类方法.首先,根据训练样本和类别-属性矩阵计算属性之间的正负相关性,进而构建属性关系图;然后,基于属性关系图,对底层特征进行图正则化特征选择,并将选择后的特征用于直接属性预测(DAP)模型的训练;最后,通过直接属性分类器对测试样本进行零样本分类.AWA数据集上的实验结果表明,在40类训练10类测试的情况下,所提方法获得了0.692 6的属性预测平均AUC值及19.5％的零样本分类精度.
关键词：属性相关性图正则化特征选择直接属性预测零样本分类
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61273143)国家自然科学基金(61472424)中央高校基本科研业务费专项(2013RC10)中央高校基本科研业务费专项(2013RC12)中央高校基本科研业务费专项(2014YC07)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
英文信息