总结下我对DAP和IAP的理解
DAP和IAP
DAP模型：通过训练样本学习一组属性分类器直接预测测试样本的属性。
IAP模型：通过训练样本的类别（i.e.多分类器）间接预测测试样本的属性。
两者之间的区别:属性分类器的学习方式。DAP是一组分类器。IAP是多类别分类器。
相同之处：都是通过属性预测实现已知类（模式）向未知类（模式）的知识迁移。
IAP训练和测试过程：
DAP训练和测试过程：
属性分类器的训练过程
参考文献：乔雪.基于属性学习的零样本图像分类研究[D].中国矿业大学
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