本研究提出了特征空间语义不变性(FSI)框架，以解决开放集领域泛化中的未知类别样本检测问题。该方法通过保持特征空间中的语义一致性，提高了对未知领域实例的检测准确性。在ColoredMNIST数据集上的实验结果显示，AUROC提升了9.1%至18.9%。