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전통적인 지도학습은 학습과 테스트 샘플이 같은 라벨 공간에 공유되는 closed-set 세계에서 분류기를 학습합니다. Open set learning은 학습 동안 나타나지 않은 클래스로 구성된 테스트 샘플이 존재하는 더 도전적이고 현실적인 세팅입니다. OSL은 훈련에서 나오지 않은 테스트 샘플로 감지하는 sub-task입니다.
위 다이어그램은 unseen class인 '보트' sample에 대한 추론 단계 예시입니다.
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