佩德罗·R·门德斯·朱尼尔。;罗伯托·德·苏扎(Roberto M.de Souza)。;de O.Werneck,拉斐尔;贝尔纳多·斯坦。;Daniel V.帕齐纳托。;瓦尔迪尔·阿尔梅达。;奥塔维奥·佩纳蒂。;达·托雷斯、里卡多;安德森·罗查 最近邻距离比开集分类器。 (英语) 兹比尔1412.68190 机器。学习。 106,第3期,359-386(2017). 摘要:在本文中,我们提出了一种用于开放集识别场景的新型多类分类器。在这种场景中,测试期间可能出现的某些类没有先验训练样本。通常,许多应用程序天生就是开放集。因此,文献中成功的闭集解并不总是适用于实际的识别问题。提出的开集分类器是对最近邻分类器的扩展。最近邻是简单的、参数无关的、多类的,广泛用于闭集问题。提出的开放集神经网络(OSNN)方法结合了识别训练时未知类样本的能力,适用于开放集识别。此外,我们还探索了开放集问题的评估方法,适当测量了测试期间方法对未知类的恢复能力。为了验证,我们考虑了具有不同开放集的大型免费基准测试识别机制,并证明所提出的OSNN显著优于文献中的同行。 引用于2文件 MSC公司: 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面) 关键词:开集识别;最近邻分类器;开集最近邻分类器;最近邻距离比;开放集评价方法 软件:SIFT公司;加州理工大学-256;PRMLT公司;阿洛伊;伦敦银行支持向量机 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.R.Mendes Jünior}等人,马赫。学习。106,编号3,359-386(2017;兹bl 1412.68190) 全文: 内政部 参考文献: [1] Bartlett,P.L.和Wegkamp,M.H.(2008)。使用铰链损失的拒绝选项进行分类。机器学习研究杂志,91823-1840·Zbl 1225.62080号 [2] Bishop,C.M.(2006年)。模式识别和机器学习(第1版)。纽约:《信息科学与统计》,斯普林格出版社·Zbl 1107.68072号 [3] Boureau,Y.L.、Bach,F.、LeCun,Y.和Ponce,J.(2010年)。学习中级识别功能。在计算机视觉和模式识别国际会议上(第2559-2566页)。加利福尼亚州旧金山:IEEE出版社。 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