双粒度协同
通过分离超类和子类的潜在空间并让二者相互促进，实现增量隐式精化分类。
Guangzhi, Zhao · Yuting, Hou · Mu, Kedian
2023
MPHL 为超类和子类学习独立的潜在空间，协调两种粒度的表示，并利用层次结构促进彼此的训练过程。
在使用知识蒸馏时，MPHL 将子类视为其父类的回放样本，并利用粗标签消除非兄弟类的干扰，从而减轻灾难性遗忘。
提出自适应阈值策略来检测分布外样本，降低选择不当细粒度标签的风险。