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实体 Class Logit Enhancement

Class Logit Enhancement

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  1. TOOL · CL_171944 ·

    新方法通过细化原型来增强少样本音频分类

    研究人员开发了一种新颖的两阶段归纳式方法，用于少样本开集音频分类。该方法首先通过为查询样本分配潜在的内点得分来细化原型，从而降低来自未知类别的样本的权重。然后，使用结合了交叉熵、条件熵最小化和边际熵最大化的归纳式损失来优化细化后的原型。在三个音频数据集上的实验表明，该方法在用有限数据对已知类别进行分类方面取得了最先进的性能，同时能有效拒绝未知类别。