심플렉스를 넘어: 스코어러-불가지론적 오픈셋 인식을 위한 균형 잡힌 프로토타입 기하학

오픈셋 인식 (Open-set recognition, OSR)은 의료 영상과 같이 안전이 중요한 환경에서 필수적인 요소인, 보지 못한 클래스 (unseen classes)로부터의 입력을 거부할 수 있는 분류기 (classifier)를 요구합니다. 클래스 프로토타입 (class prototypes)을 정규 심플렉스 (regular simplex)의 꼭짓점에 고정하고 거리 비율 점수 (distance-ratio score)를 통해 거부하는 심플렉스 기반 방법론들은 경험적으로는 우수한 성능을 보이지만 이론적 근거가 부족하며, 기존의 분석은 임베딩 차원 $d$가 정규 심플렉스가 존재하는 영역인 $C-1$ 이상일 때만 적용 가능합니다. 본 논문에서는 $d < C-1$을 포함하여 모든 임베딩 차원에서 유효한 심플렉스 비율 OSR에 대한 이론적 설명을 제공합니다. 우리의 분석은 균형 잡힌 등노름 코드 (balanced equal-norm codes)에 집중합니다. 이는 모든 $d ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ } ext{ 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