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
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原文中文，约13300字，阅读约需32分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- FALCON是一种无需细粒度监督的方法，可以从粗粒度标记数据中发现细粒度类别。
- FALCON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。
- FALCON使用粗粒度监督和细粒度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。
- FALCON能够在多个具有不同策略的数据集中有效学习。
- 细粒度标签的获取通常需要领域专业知识和繁琐的人工努力。
- 先前的研究表明，粗粒度标签可用于更有效地学习细粒度类别。
- FALCON通过交替优化推断粗粒度和细粒度类别之间的关系。
- FALCON在tieredImageNet数据集上超过最佳基线22%，实现了600多个细粒度类别。
- FALCON可以无缝地适应和利用具有多个数据集的不兼容粗粒度类别。
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