オープンセット学習

オープンセット学習（OSL）は、実世界でより挑戦的な機械学習の設定であり、テストサンプルに訓練フェーズで出現しなかった新しいクラスが含まれる場合を処理することを目指しています。従来の監督学習とは異なり、OSLではモデルが既知のカテゴリのサンプルを正確に分類するだけでなく、未知のカテゴリのサンプルを効果的に識別し、拒否することも必要です。この技術は、セキュリティ監視や医療診断などの分野で大きな応用価値を持ち、システムの堅牢性と汎化能力を向上させます。