零样本图像分类主要解决在标记训练样本不足以涵盖所有对象类的情况下，如何对未知新模式进行正确分类的问题，近年来已逐渐成为机器学习领域的研究热点之一。利用可见类训练样本学习到的分类器对新出现的对象类进行分类识别是非常困难的学习任务。《零样本图像分类》针对零样本图像分类问题从属性角度入手，基于深度学习及知识挖掘、属性自适应、属性扩展和相对属性4个方面进行展开，分别对应第3～6章、第7～8章、第9～11章和第12～13章，《零样本图像分类》共13章。此外，各章内容涉及相关领域基础知识的介绍，能够为不同层