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在零射门学习（ZSL）领域，我们在广义零局学习（GZSL）模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题，我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型，该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块：分配双空间蒸馏（ID 2 SD）和分布外批处理蒸馏（O 2 DBD）。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐，从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式，从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性，无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能，从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得：https：//github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
数据分布蒸馏的生成模型，用于广义零拍识别
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