BriefGPT - AI 论文速递
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重新审视互信息最大化在广义类别发现中的应用
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内容提要
通过信息最大化（InfoMax）概率参数分类器的视角，本文重新探讨了泛化类别发现的挑战，发现通过确保已知和未知类的独立性，同时假设在所有类别上保持均匀的概率分布，可以扩大已知和未知类之间的边界，从而提高模型的性能。为了实现上述独立性，我们提出了一种基于新颖的 InfoMax 方法，即正则化参数 InfoMax（RPIM），该方法在 InfoMax...
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