该论文提出了一种带有附加概念层的CNN架构的引导学习方法,用于学习视觉特征和单词短语之间的关联,并学习与人类感知一致的概念。实验结果表明,该模型可以在不牺牲准确性的情况下学习一致于人类感知的概念,并将这些学习到的概念转移到具有相似概念的新对象类别中。
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