Unser Ansatz ANEDL verwendet evidenzbasiertes tiefes Lernen (EDL) als Outlier-Detektor, um verschiedene Arten von Unsicherheit zu quantifizieren, und führt eine adaptive negative Optimierung ein, um die EDL-Erkennung auf den Datensatz mit Inliers und Outliers abzustimmen.
SCOMatch addresses the overtrusting issue in prior open-set semi-supervised learning methods by treating out-of-distribution (OOD) samples as a new class and forming a new (K+1)-class semi-supervised learning process.