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自学或学以致用？自编码用于广义类别发现
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新颖、高效且自我监督的方法，能够在测试时发现以前未知的类别。该方法通过将最短长度的类别编码分配给每个数据实例来捕捉现实世界数据集中普遍存在的隐含类别层次结构，从而增强了对类别细粒度的控制，使模型能够熟练处理细粒度类别。
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关键要点
- 提出了一种新颖、高效且自我监督的方法。
- 该方法能够在测试时发现以前未知的类别。
- 通过将最短长度的类别编码分配给每个数据实例，捕捉隐含类别层次结构。
- 增强了对类别细粒度的控制。
- 模型能够熟练处理细粒度类别。
- 实验证明了解决方案在管理未知类别方面的有效性。
- 提供了理论基础证明其最优性。
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