[CVPR 2019] Adaptive Confidence Smoothing for Generalized Zero-Shot Learning

摘要:
论文提出域敏感的广义零样本学习方法。该方法包含三个结构，已见类分类器，未见类分类器，域判别器。

关键问题：

1. 域判别器没有任何未见类的训练样本。如何对未见类和已见类进行判别？
2. 已见类分类器和未见类分类器，如何对本域外的类进行分类？

亮点： 通过交换信息来提升每个模块的精度。