オープンセットセミ教師あり学習のための適応的な負の証拠ベース深層学習

本論文は、オープンセットセミ教師あり学習の課題に取り組むため、証拠ベース深層学習(EDL)を活用し、未知クラスの検出と既知クラスの分類を同時に行う新しい枠組みを提案する。さらに、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を効果的に活用するための適応的な負の最適化手法を導入する。