无监督类增量学习

无监督类别增量学习是一种机器学习方法，旨在处理不断涌现的新类别数据时，无需标注即可动态扩展模型的分类能力。该方法通过自适应地学习新类别的特征表示，避免了对大量标注数据的依赖，从而在计算机视觉等领域中显著提升了模型的实用性和泛化性能。其核心目标是实现模型的持续进化，确保在面对未知类别时仍能保持较高的识别准确率，具有重要的应用价值。