arXiv cs.AI·19 天前★ 2

Energy Ring:稳定特征能量实现可靠测试时发现

原文标题:Energy Ring: Stabilizing Feature Energy for Reliable Test-Time Discovery

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AI 智能摘要

论文针对测试时发现(TTD)任务中已知与未知类特征能量间隙不稳定、易坍缩的问题,提出 Energy Ring 方法。该方法将两类锚定在分离的能量环上,用轻量适配器扩大范数间隙并保持已知类方向,配合扰动一致性模块形成未知类紧凑簇。实验显示其显著优于现有 TTD 方法。

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问题
测试时发现中已知与未知类的特征能量间隙不稳定,容易坍缩导致无法区分。
方法
把两类锚定在分离的能量环上,用轻量适配器扩大范数间隙并保持已知类方向,配合扰动一致性模块形成未知类紧凑簇。
结果
未给出量化结果,仅称显著优于现有 TTD 方法。
影响
从能量视角改造测试时自适应,为部署后持续发现新类提供更稳的分离机制。
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原始标题:Energy Ring: Stabilizing Feature Energy for Reliable Test-Time Discovery
AI 中文标题:Energy Ring:稳定特征能量实现可靠测试时发现
来源:arXiv cs.AI · 发布于 19 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:测试时适应 / 开集识别 / 能量模型 / 持续学习 / 特征表示
关键词:Energy Ring / 测试时发现 / 开集识别 / 测试时适应 / 特征能量
AI 处理:2026/10/14 15:03:21 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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