Vi presenterar en konceptuellt ny och flexibel metod för öppen klassificering i flera klasser. Till skillnad från tidigare metoder där okända klasser kan härledas med avseende på funktionen eller beslutsavståndet till de kända klasserna, kan vårt tillvägagångssätt ge explicit modellerings- och beslutspoäng för okända klasser. Den föreslagna metoden, kallad Generative OpenMax (G-OpenMax), utökar OpenMax genom att använda generativa kontrariska nätverk (GAN) för ny kategori bildsyntes. Vi validerar den föreslagna metoden på två datauppsättningar av handskrivna siffror och tecken, vilket resulterar i överlägsna resultat över tidigare djupinlärning baserad metod OpenMax Dessutom ger G-OpenMax ett sätt att visualisera prover som representerar de okända klasserna från öppet utrymme. Vår enkla och effektiva strategi skulle kunna tjäna som en ny riktning för att ta itu med det utmanande problemet med öppen klassificering i flera klasser.
REF anpassar OpenMax till generativa kontrariska nätverk (GANS) för öppna synproblem.
Generative OpenMax for Multi-Class Open Set Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}