BriefGPT - AI 论文速递
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LORD: 利用未知数据提升开放集识别能力
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文分析了UOSR任务在不同训练和评估设置下的性能，并评估了几种OSR方法的UOSR性能。发现UOSR性能优于OSR性能，原因是已知但错误分类的样本。探讨了OSR的两种训练设置如何影响UOSR，提出了新的评估设置few-shot UOSR，并提出了FS-KNNS来实现最先进性能。
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关键要点
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本文分析了UOSR任务在不同训练和评估设置下的性能。
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评估了几种OSR方法的UOSR性能。
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UOSR性能明显优于相同方法的OSR性能，原因是已知但错误分类的样本。
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探讨了OSR的两种训练设置如何影响UOSR。
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提出了新的评估设置few-shot UOSR。
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提出了FS-KNNS来实现在所有设置下的最先进性能。
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