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#567
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ラベル無しデータの疑似ラベルに対する予測結果のクラス毎の頻度から、低頻度に属するサンプルを利用して再学習する一方で、ラベル有り、無しデータに対する分類結果を利用して同一ラベルに対するデータを関連付けることでラベルが無くかつ未知クラスのデータをゼロショット学習で利用する提案
新規性
ゼロショット学習においてラベル無しデータの疑似ラベルに対する予測結果のクラス毎の頻度に基づくHardnessを利用するという点で新規
結果
ImageNetで事前学習したResNet101を使用し、S2V、WGANに提案手法を適応し、AWA2、CUB及びSUNで評価した結果、提案手法が既存手法より良い結果 (SUN+TF-VAEGANを除く) を達成した
その他（なぜ通ったか？等）
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