FALCON：打破界限，粗粒度标签的无监督细粒度类别推断，已开源| ICML'24 - 晓飞的算法工程笔记
原文中文，约13300字，阅读约需32分钟。发表于：。在许多实际应用中，相对于反映类别之间微妙差异的细粒度标签，我们更容易获取粗粒度标签。然而，现有方法无法利用粗标签以无监督的方式推断细粒度标签。为了填补这个空白，论文提出了FALCON，一种从粗粒度标记数据中无需细粒度级别的监督就能发现细粒度类别的方法。FALCON同时推断未知的细粒度类别和粗粒度类别
FALCON是一种无需细粒度级别监督的方法，可以从粗粒度标记数据中发现细粒度类别。它通过结合粗粒度和细粒度类别之间的关系来恢复粗粒度预测，并使用粗粒度监督和细粒度的伪标签来训练细粒度分类器。实验结果表明，FALCON在图像分类和单细胞分类任务上优于基线方法。
