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。