作者提出的zero-shot learning的思想主要是如何将图像通过一个VAE得到的特征与该图像对应的类属性通过另一个VAE得到的特征对应起来,这样就可以将类属性提取的特征可以与图像提取的特征进行比较,当一个未知图像进入模型后就能计算出它的特征与各个类属性的特征之间的距离,根据各个距离之间的比例就能实现zero-shot learning。