I verkliga klassificeringsuppgifter är det svårt att samla in utbildningsprover från alla möjliga miljökategorier. När ett exempel på en osynlig klass uppträder i förutsägelsestadiet bör därför en robust klassificeringsgivare kunna säga att den kommer från en osynlig klass, i stället för att klassificera den som någon känd kategori. I detta dokument, där idén om kontradiktoriskt lärande antas, föreslår vi ASG-ramen för klassificering i öppen kategori. ASG genererar positiva och negativa prover av synliga kategorier på ett oövervakat sätt via en kontradiktorisk inlärningsstrategi. Med de genererade proverna, ASG lär sig sedan att berätta sett från osedd på ett övervakat sätt. Experiment som utförs på flera datauppsättningar visar effektiviteten av ASG.
ASG-SVM: I REF föreslås ett sätt att generera normala data och avvikelser på ett oövervakat sätt via en kontradiktorisk inlärningsstrategi.
Open-Category Classification by Adversarial Sample Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}