数据挖掘12 – 零样本分类
一、预备知识
1.底层特征（Low-level Features）
底层特征是从原始输入数据中直接提取的、最基础的、通常不具有明确语义含义的数值或信号特征。
例子（以图像为例）：
像素强度（灰度值、RGB值）
2.中层属性（Mid-level Attributes / Mid-level Features）
中层属性是在底层特征基础上进一步组合、聚合或抽象得到的具有一定结构或局部语义的特征。它们比底层特征更接近人类可理解的概念，但尚未达到高层语义（如“猫”、“汽车”）的程度。
局部形状（如圆形、矩形轮廓）
材质（如“光滑”、“粗糙”、“金属感”）
3.高层概念
高层概念是从底层特征 → 中层属性 → 进一步抽象得到的语义丰富、结构化、任务导向的信息单元。
回答的是“这是什么？发生了什么？意味着什么？”这类问题。
例子：
物体类别：“猫”、“汽车”、“交通灯”
4.单选题1
答案：A
5.单选题2
答案：C
解释：
底层特征（如像素值、梯度）人类很难直接描述和理解。
中层属性如“轮廓”、“纹理”、“部件” → 人类可以用语言描述
高层概念如“汽车”、“高兴”、“下雨” → 直接可用自然语言表达
6.多选题
答案：AB
二、零样本学习的基本思想（Zero-Shot Learning, ZSL）
利用语义信息（如属性、词向量、文本描述等）建立已见类（seen classes）与未见类（unseen classes）之间的联系，从而将从已见类中学到的知识迁移到未见类上。
多选题：
答案：ABC
D错误：
这个说法虽然表面上合理（不同类确实提取不同特征），但它描述的是传统分类任务中特征提取的基本性质，而不是零样本学习的基石假设。
举个例子：
输入一张 斑马 的图片 → 提取出特征向量 z₁
输入一张 长颈鹿 的图片 → 提取出特征向量 z₂
z₁ ≠ z₂，即特征不同。
但这只是说明模型能区分已知类别。
而零样本学习的关键是：模型从未见过“斑马”这个类别的任何样本！
三、基于直接属性映射（Direct Attribute Prediction, DAP）的零样本分类
1.定义
首先，通过人工定义或学习类别的语义属性（如形状、颜色等），将类别映射到属性空间。
然后，模型学习从输入数据到属性向量的映射。
最后根据属性匹配来识别新类别。
2.例子：
假设我们要构建一个系统，能识别不同动物的照片。
但有个限制：训练时只见过“马”和“老虎”的图片，从未见过“斑马”的图片。
然而，在测试时，我们希望系统也能正确识别“斑马”。
第一步：定义语义属性（人工标注）
然后，为每个类别（包括未见类）填写属性向量（1=是，0=否）：
第二步：训练阶段（只用“马”和“老虎”的图像）
对每张训练图像（比如一张马的照片），我们知道它属于“马”，于是知道它的真实属性（如 A1=0, A2=1, …）。
我们为每个属性单独训练一个分类器：
分类器 f₁：输入图像 → 判断“是否有条纹”（A1）
分类器 f₂：输入图像 → 判断“是否是哺乳动物”（A2）
…
分类器 f₅：输入图像 → 判断“外形是否像马”（A5）
这些分类器可以是逻辑回归、SVM、神经网络等。
第三步：测试阶段（遇到一张“斑马”图片）
现在，系统收到一张从未见过的斑马照片。
预测属性：
用训练好的5个分类器分别预测：
f₁(斑马图) → 有条纹？→ 输出概率 0.95
f₂(斑马图) → 是哺乳动物？→ 0.99
f₃ → 四条腿？→ 0.98
f₄ → 非洲？→ 0.85
f₅ → 像马？→ 0.90
得到预测属性向量：
a = [0.95,0.99,0.98,0.85,0.90]
与已知类别属性比对：
计算
a 与每个候选类别（包括未见类“斑马”）的属性向量之间的相似度
（可用余弦相似度或负欧氏距离）：
与“马” [0,1,1,0,1] 的距离较大（因为A1和A4不匹配）
与“老虎” [1,1,1,1,0] 的距离也较大（A5不匹配）
与“斑马” [1,1,1,1,1] 非常接近！
做出预测：
系统选择属性最匹配的类别 → “斑马”
这样实现了零样本分类！
3.题目练习
（1）多选题
答案：ABC
**A正确。**在DAP方法中，首先要从图像（或其他输入）中提取视觉特征。
**B正确。**这正是“直接属性映射”的核心。
模型学习的是：如何从视觉特征 → 预测每个语义属性（如“有条纹”、“是哺乳动物”等）。
即建立从特征到属性的映射关系（通过独立的分类器实现）。
C正确
要做零样本分类，必须知道未见类别的语义信息。
比如“斑马”对应的属性向量 [1,1,1,1,1] 就是它的属性描述。
测试时，系统会将预测出的属性与这些描述进行匹配。
因此，目标类的属性描述是必不可少的先验知识。
D错误
在DAP中，没有直接学习从特征到类别的映射。
它不直接建模“这个图像属于哪个类别”，而是：
先预测属性 → 再用属性比对类别。
所以它绕过了“特征→类别”的直接映射。
如果存在这种映射，就不是真正的“零样本”，因为需要训练时见过该类别。
（2）多选题
答案：ABCD
四、特征提取
1.定义
给定一张图片，如何提取区分其中目标类型的特征，即形成目标的表示。
2. 选择特征提取方式：深度卷积神经网络（CNN）
（2）多选题
答案：ABCD
解释：
A正确。
在CNN的第一层，卷积核常学习到类似Sobel、Prewitt的滤波器，用于检测边缘、线条、纹理等低级特征。
B正确。
这正是卷积操作的核心优势：共享权重 + 滑动窗口。
同一个卷积核在整个图像上滑动，因此无论该特征出现在哪个位置，都能被检测到。
C正确。
池化的作用：
1）降低空间维度，减少计算量；
2)增强对小范围位移的鲁棒性（例如，一个特征稍微移动了一点，只要仍在池化窗口内，最大值仍能被保留）；
3)提高了平移不变性；
4)同时保留主要信息，提升特征的抽象能力。
D正确。
标准CNN的卷积核是固定方向的，比如它学会检测“从左上到右下的斜边”，但如果物体旋转了（比如变成水平），它就无法识别。
CNN本身不具有旋转不变性（Rotation Invariance）。
3.特征-属性映射
是将原始数据中的“特征”与某种语义或结构上的“属性”建立对应关系。
多选题：
答案：ABCD
