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open-set classifiers
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使用类内分割进行开放式识别
本文介绍了一种利用深度神经网络作为端到端开放集分类器的方法,并基于类内数据拆分。作者将给定的数据划分为典型和非典型标准子集,使得在异常类的模拟上更有效,即将开放集识别问题转化为传统的分类问题。此外,作者还提出了一种闭集正则化方法,以保证闭集
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5 years ago
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