动力学原型框架

开放集识别

为开放集识别引入动力学模式，通过动态约束半径增强未知类别的鲁棒性，提升已知类特征紧凑性。

Ziheng, Xia · 王鹏辉 · 董刚刚 · Hongwei, Liu

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2023

技术优势

紧凑已知特征

动力学边界约束半径可以提升已知特征的紧凑性，从而增强对未知类别的鲁棒性。

对抗样本增强

在训练阶段加入对抗样本，通过约束半径的对抗运动提升模型性能。

应用场景

• 开放集识别：识别已知类别的同时检测未知类别，适合开放动态环境。
• 对抗样本防御：在训练中引入对抗样本，提升模型对对抗攻击的鲁棒性。
• 未知类别检测：专为识别训练时未见过的未知类别而设计。