对于未见类，仅使用辅助信息学习会导致未见类真实分布与建模分布之间存在差异，这被称为域转移问题。为了简化零样本学习，提出了转导零样本学习（Transductive Zero-Shot Learning, TZSL），它允许在训练中额外包含未见类的未标记样本。
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