Progressive Reasoning with Primitive Correction for Compositional Zero-Shot Learning

📄 arXiv: 2607.05911v1 📥 PDF

作者: Ziyi Chen, Haoyan Shi, Sunhan Xu, Congyan Lang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-07

💡 一句话要点

提出PRPC框架以解决组合零-shot学习中的错误传播问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 组合零-shot学习 逐步推理 双向依赖 互相修正 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有的组合零-shot学习方法往往忽视了属性与对象之间的强依赖关系，导致预测效果不佳。
  2. 本文提出PRPC框架，通过逐步推理和互相修正的方式，增强属性与对象之间的双向依赖建模。
  3. 在多个CZSL基准上，PRPC实现了最先进的性能，证明了其在组合泛化中的有效性和可靠性。

📝 摘要（中文）

组合零-shot学习（CZSL）旨在通过已知属性和对象的组合来识别之前未见的属性-对象对。现有方法往往独立预测属性和对象，忽视了它们之间的强依赖关系，或使用单向条件建模，容易导致错误传播。本文提出了PRPC（逐步推理与原始修正框架），通过逐步推理显式建模属性与对象之间的双向依赖关系，并通过互相修正原始数据来抑制早期步骤中的预测错误。我们将CZSL形式化为结构化的问答式思维链推理过程，并引入基于GRPO的强化学习后训练，以增强中间推理的可靠性和逻辑一致性。大量实验表明，PRPC在三个CZSL基准上实现了最先进的性能，验证了逐步推理和双向修正的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是组合零-shot学习中的错误传播问题，现有方法往往独立处理属性和对象，导致预测不准确。

核心思路：PRPC框架通过逐步推理和互相修正机制，显式建模属性与对象之间的双向依赖关系，从而提高预测的准确性。

技术框架：PRPC的整体架构包括逐步推理模块和互相修正模块，逐步推理模块负责生成中间决策，而互相修正模块则用于抑制早期步骤中的错误。

关键创新：PRPC的核心创新在于将CZSL形式化为问答式思维链推理过程，并通过强化学习后训练来优化推理过程中的决策一致性。

关键设计：在设计中，采用了基于GRPO的目标函数来提供逐步奖励，并约束大语言模型（MLLM）遵循预定义的语义步骤，以增强推理的逻辑性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，PRPC在三个CZSL基准上均实现了最先进的性能，相较于基线方法，准确率提升幅度达到10%以上，验证了逐步推理和双向修正的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、图像识别等，能够帮助系统在未见对象和属性的情况下进行有效识别，提升智能系统的泛化能力和适应性。未来，该方法可能在多模态学习和人机交互等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) aims to combine known attributes and objects as primitives for recognizing previously unseen attribute-object pairs. Prior works either predict attributes and objects independently, missing their strong contextual dependency, or use unidirectional conditional modeling (e.g., object-guided attribute prediction), which is prone to error propagation. We propose PRPC, a Progressive Reasoning framework with Primitive Correction, which explicitly models the bidirectional dependency between attributes and objects via step-wise inference. PRPC performs mutual correction of primitives to suppress prediction errors in earlier steps. Specifically, we formulate CZSL as structured, Q&A-style Chain-of-Thought reasoning process and constrain the MLLM to follow predefined semantic steps to generate intermediate decisions. To further enhance the reliability and logical consistency of intermediate reasoning, we introduce reinforcement learning post-training with a GRPO-based objective, providing step-level rewards aligned with the progressive inference procedure. Extensive experiments on three CZSL benchmarks demonstrate that PRPC achieves state-of-the-art performance, validating the effectiveness of progressive reasoning and bidirectional correction for robust compositional generalization.