BriefGPT - AI 论文速递
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统一的分类和拒绝：一对多的框架
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文评估了不同训练和评估设置下UOSR任务的性能，发现UOSR性能优于OSR性能。探讨了OSR的两种训练设置对UOSR的影响，并提出了新的评估设置few-shot UOSR。通过使用FS-KNNS方法，实现了最先进的性能。
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关键要点
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本文分析了 UOSR 任务在不同训练和评估设置下的性能。
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UOSR 性能明显优于相同方法的 OSR 性能。
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UOSR 性能的提升原因在于已知但错误分类的样本。
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探讨了 OSR 的两种训练设置对 UOSR 的影响。
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提出了新的评估设置 few-shot UOSR。
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通过 FS-KNNS 方法实现了最先进的性能。
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