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基于上下文一致性的分布外目标分类方法研究
一、引言
随着大数据时代的到来，分布外目标（Out-of-Distribution，OOD）的分类问题在许多领域变得越来越重要。传统的机器学习算法往往无法有效处理分布外的数据，这主要是由于其在学习过程中过于依赖数据的统计特性，而忽略了上下文信息的重要性。因此，本文提出了一种基于上下文一致性的分布外目标分类方法，旨在通过利用上下文信息来提高分类的准确性和鲁棒性。
二、背景与相关研究
在过去的几年里，许多研究者已经对分布外目标的分类问题进行了研究。这些方法主要关注于通过特征提取、距离度量、模型泛化等方式来提高分类效果。然而，这些方法往往忽略了上下文信息在分
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