本文提出了多种新颖的零样本学习方法，包括传导多视图嵌入法和广义零样本学习（GZSL）框架，旨在解决投影域偏移和原型稀疏性问题。通过结合视觉和语义特征，研究提升了分类性能，并在多个数据集上取得了优异结果。

本文探讨了零样本学习（ZSL）和广义零样本学习（GZSL）的最新研究进展，提出了多种模型和方法，如生成对抗网络、流形嵌入和概率生成建模，以解决已知类与未知类之间的数据不平衡问题。这些方法在多个视觉识别基准数据集上表现优越，推动了对抗鲁棒性和语义嵌入的理解。

本文提出了一种使用条件 VAE 的语义分离框架，能够将未见过的类别的视觉特征分解为与语义一致、不相关的潜在向量，并通过相关性惩罚和关系网络确保两个分解表示之间的独立性和语义一致性。实验表明，该框架分离出的语义一致特征在广义零样本学习任务中更具普适性。