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动态标签与原型分配的超球分类
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种简单的方法，通过替换传统的预测规则中的argmax来适应已训练好的模型，从而可靠地预测新类别或提高零样本预测的性能。该方法经过全面的理论分析，研究了学习理论结果、标签空间直径、样本复杂度和模型维度之间的权衡，以及预测未观察到的类别和最新类别选择程序的情境特征。实证研究表明，该方法在ImageNet上相对于SimCLR可获得高达29.7%的相对改进，并可扩展到数十万个类别。当没有可用的度量指标时，该方法可以使用类别嵌入的自主度量，在预训练的零样本模型上获得了10.5%的改进。
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关键要点
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提出了一种简单的方法，通过替换传统的预测规则中的argmax来适应已训练好的模型。
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该方法可以可靠地预测新类别或提高零样本预测的性能，无需额外的训练。
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进行了全面的理论分析，研究了学习理论结果、标签空间直径、样本复杂度和模型维度之间的权衡。
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探讨了预测未观察到的类别的情境特征和最新类别选择程序。
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实证研究表明，该方法Loki在ImageNet上相对于SimCLR可获得高达29.7%的相对改进。
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该方法可扩展到数十万个类别。
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在没有可用的度量指标时，Loki可以使用类别嵌入的自主度量，获得10.5%的改进。
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