Open-world Machine Learning: Applications, Challenges,and Opportunities || 阅读笔记

研究背景：传统的机器学习（主要是监督学习）遵循封闭世界学习的假设（将当前未知的事物都设为假的假设），对于他们每个测试类都有一个训练类可用。然而，这样的模型无法识别训练期间看不见的类（即看不见的类）,开放世界机器学习（OWML）则处理看不见的类。

研究内容：first 概述OWML对现实世界的重要性；next 探索和讨论OWML的不同维度。本文对OWML的各种技术进行了系统评价；介绍了OWML的研究差距、挑战和未来方向。

研究意义：本文将帮助研究人员了解 OWML 的全面发展以及将研究扩展到合适领域的可能性。它还将有助于选择适用的方法和数据集以进一步探索这一点。

知识背景补充

开集识别简单定义是，一个在训练集上训练好的模型，当利用一个测试集（该测试集中包含训练集中没有的类别）进行测试时，如果输入已知类别数据，输出具体的类别，如果输入的是未知类别的数据，则进行合适的处理。

远离已知数据的空间(包括KKCs（具有明确标签的正训练样本）和KUCs（被标记为负样本，不必要被划分为一个具体的类别）)通常被认为是开放空间，因此将该空间中的任何样本任意标注为KKC必然会带来风险，这被称为开放空间风险（open space risk）

此文结构

• Section 1 Introduction

• Section 2 介绍 OWML背景信息

• Section 3 解释本文采用的评审方法和 OWML的分类

• Section 4 介绍计算机视觉和图像处理 (CV-IP) 中 OWML的相关工作

• Section 5 介绍自然语言处理 (NLP) 中 OWML的相关工作

• Section 6 回顾了一些研究人员在 OWML 中使用的标准基准数据集

• Section 7 讨论OWML中使用的一些基线算法

• Section 8 讨论OWML的相关领域。解释 OWML 中的一些研究挑战和未来方向（第 9 节和第 10 节）

• Section 10 总结全文

1. Introduction

将示例识别为看不见或对其进行分类的能力称为开放世界学习。

然而，在现实世界的场景中，交互式和自动化应用程序在动态环境中工作，并且来自新类的数据会定期到达。在这种情况下，遵循封闭世界假设的模型无法解决这种情况。

OWML不限于特定的机器学习，可以在执行预期工作的同时学习以前没有学习过的新事物。换句话，我们可以说开放世界的机器学习可以让机器像普通人一样学习。

研究内容：首先，概述了OWML对现实世界的重要性。还介绍了计算机视觉和自然语言处理中使用的众多OWML方法的分类。此外，对现有作品进行了表格总结，强调了对优缺点的讨论。此外，讨论了OWML中用于计算机视觉和自然语言处理的一些基准算法。总结讨论有助于在给定的学习环境中为特定问题选择适当的方法。

此文的主要贡献：• 提出了一种基于任务的分类法，可以区分开放世界机器学习 (OWML) 的关键特征及其关系。 • 从效率和其他参数方面分析了几种技术及其特点。 • 讨论了 OWML 中用于计算机视觉和图像处理以及自然语言处理的各种数据集及其特征，以彻底了解结果。 • 简要介绍了各种研究空白和挑战，有助于将工作扩展到 OWML。 • 介绍了OWML 的一些相关领域，以通过不同的技术确定开放世界问题。

2. Background and Formal Definition

什么是open：在开放世界学习中，分类是开放的，或者模型可以增量学习。它可以了解新类并更新现有模型（无需重新训练）。开放世界机器学习也称为累积学习和开放世界识别。（增量学习是指一个学习系统能不断地从新样本中学习新的知识，并能保存大部分以前已经学习到的知识。增量学习非常类似于人类自身的学习模式。因为人在成长过程中，每天学习和接收新的事物，学习是逐步进行的，而且，对已经学习到的知识，人类一般是不会遗忘的。）

开放世界机器学习使用seen数据进行训练，使用seen, seen-unseen, and unseen的数据进行测试，是唯一对不可见实例具有拒绝能力的方法。

开放世界机器学习使用可见数据进行训练，并对可见数据进行分类并拒绝不可见数据。

分类器的目标是将每个测试示例

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