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行熵（cross-entropy）也就是说后验标准差

，我们给予确定性巨大损失为：

这与吉氏深造之中的自然语言修订（Logit Adjustment）近似于，因此我们称之为零抽取自然语言修订（ZLA）。至此，我们构建了通过过渡到值既有客体将可见类与已非类的大类不均衡作为依此偏复置植入到确定性军事训练之中，并且在字符串构建之中才可对完整 logits 加上额外偏复置项就能翻倍以上缺点。

2. 过渡到自然语言客体

到近期，零抽取移至的核心，即自然语言客体（semantic prior）只能在军事训练分解筒与分解逆抽取前期发挥起到，对已非类的标记实质上取决于分解的已非类逆抽取的总质量。

似乎，如果很难在确定性军事训练前期过渡到自然语言客体，将要有助于已非类的标记。在零抽取深造领域有一类基于嵌入（embedding-based）的法则很难构建这一功能。

然而，这一类法则与分解三维深造到的常识是相互似的，即自然语言与美感间的联络（semantic-visual link），这造成了在无论如何的分解M-组件之中（参看论记事 f-CLSWGAN）单独过渡到基于嵌入的确定性不会取得比原先很好的缺点（除非这种确定性本身就有很好的零抽取效能）。通过本记事驳斥的 ZLA 解决方案，我们很难扭曲分解的已非类逆抽取在确定性军事训练之中塑造成的配角。从原先的包括不可见类的资讯到现在的修订不可见类与可见类间的议程界限（decision boundary），我们得以在确定性军事训练前期过渡到自然语言客体。

具体情况地，我们换用了他设计深造的法则将每个大类的自然语言射影为美感他设计（即确定性数列），再将修订的后验标准差（adjusted posterior）动态为抽取与美感他设计间的正切相互似度（cosine similarity），即

其之中

为温度系数。在试验前期，抽取被预测为与其正切相互似度远超过的美感他设计互换大类。

试验

我们将所驳斥的确定性与基础 WGAN 相结合，在每个已非类分解 10 个抽取的状况下翻倍了不相上下 SoTAs 的缺点。另外我们将其弹出到越来越新技术的 CE-GZSL 法则之中，在不扭曲其他值（包括分解抽取数目）的状况下增强了初始缺点。

在消融试验之中，我们将基于分解的他设计深造筒（prototype learner）与纯他设计深造筒透过了比较。我们推断出，就此一个 ReLU 层对于纯他设计深造筒的成功至关再加要，因为将无理数复置零可以增大大类他设计与已非类基本特征的相互似度（已非类基本特征比如说经过 ReLU 启动时）。然而将部分数值复置零也限制了他设计的表达出来，不利于必要性的标记效能。借助逆已非类抽取来弥补已非类的资讯不只能能在运用于 RuLU 时翻倍更入门级，更能在没 ReLU 层的状况下构建进一步的效能挤下。

在另一项消融研究之中，我们将他设计深造筒与初始确定性透过比较。%-当分解大量已非类抽取时，他设计深造筒与初始确定性相互比没绝对优势。而在运用于本记事驳斥的 ZLA 技术时，他设计深造筒说明了出其与此相反。正如前记事所说，这是因为他设计深造筒和分解三维都在深造自然语言 - 美感联络，所以自然语言的资讯很难被充分利用。ZLA 使分解的已非类抽取很难修订议程边境地区，而不是只能只能包括已非类的资讯，从而对他设计深造筒起到启动时起到。

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