Zero-shot learning, i.e., classifying images where there is a lack of labeled training data, has been studied for decades [1]}, and its popularity has recently increased further [2]}. Based on the technique evolution, it can be broadly categorized into two generations: the traditional class-level zero-shot and recently popular task-level zero-shot setting.

Нулевое обучение, то есть классификация изображений, где отсутствуют размеченные обучающие данные, изучается уже десятилетия [1], и в последнее время его популярность еще увеличилась [2]. Основываясь на эволюции техники, оно может быть широко классифицировано на два поколения: традиционное нулевое обучение на уровне классов и недавно популярное нулевое обучение на уровне задач.