数据集概述
本数据集是论文《Improving zero-shot learning by mitigating the hubness problem》的关联数据，聚焦零样本学习中的枢纽问题（hubness problem）。通过分析映射向量邻域受枢纽向量污染的现象，提出基于潜在邻居邻近分布的修正方法，验证其在跨语言、图像标注和图像检索领域的优化效果。数据集包含1个压缩文件。
文件详解
- 文件名称：
transmat.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包文件，推测包含论文中用于零样本学习枢纽问题缓解研究的关键数据，可能涉及映射函数、邻域污染分析、修正方法验证等相关实验数据（具体字段需解压后查看，原数据未提供预览）
数据来源
论文“Improving zero-shot learning by mitigating the hubness problem”（ICLR 2015 Workshop Track）
适用场景
- 零样本学习算法优化: 研究枢纽问题对零样本学习性能的影响，验证邻域修正方法的有效性。
- 跨语言学习研究: 分析修正方法在跨语言零样本任务中的应用效果。
- 图像标注与检索优化: 探索枢纽问题缓解对图像标注、图像检索任务准确率的提升作用。
- 机器学习邻域污染分析: 用于研究高维空间中枢纽向量的形成机制及缓解策略。
