本文探讨了零样本学习在视频动作识别中的应用，提出了多种提高模型泛化性能的方法，如使用语义词向量、自我训练和数据增强等策略。研究表明，这些方法在多个数据集上显著提升了零样本动作识别的准确性，展示了其在视频理解领域的潜力。