Glocal Energy-based Learning for Few-Shot Open-Set Recognition

**Glocal Energy-based Learning for Few-Shot Open-Set Recognition**

**Abstract**

在开放集识别中，模型需要能够区分来自不同类别的样本，并且能够处理新样本。然而，传统的开放集识别方法往往依赖于大量的训练数据，这使得它们难以适应少量样本的情况。在本文中，我们提出了一个全局能量基于学习（Glocal Energy-based Learning）框架，以解决这个问题。该框架结合了局部和全局信息，通过学习能量函数来实现开放集识别。

**1. 引言**

开放集识别是机器学习的一个重要任务，它涉及到区分来自不同类别的样本，并且能够处理新样本。在传统的开放集识别方法中，模型往往依赖于大量的训练数据，这使得它们难以适应少量样本的情况。然而，在实际应用中，我们经常面临着少量样本的情况，因此需要一种新的方法来解决这个问题。

**2. 全局能量基于学习**

全局能量基于学习（Glocal Energy-based Learning）是我们提出的一个新框架，它结合了局部和全局信息，通过学习能量函数来实现开放集识别。该框架的核心思想是，将样本的局部特征与全局特征相结合，以获得更准确的能量函数。

**3. 局部能量**

局部能量是指样本在局部区域内的特征信息。在我们的框架中，我们使用了卷积神经网络（CNN）来提取局部特征。CNN能够捕捉到样本中的局部模式和结构，从而获得更准确的局部能量。

**4. 全局能量**

全局能量是指样本在全局区域内的特征信息。在我们的框架中，我们使用了池化层来提取全局特征。池化层能够捕捉到样本中的全局模式和结构，从而获得更准确的全局能量。

**5. 能量函数**

能量函数是指将局部能量与全局能量相结合以获得最终的能量值。在我们的框架中，我们使用了一个简单的加法来实现能量函数。能量函数的计算公式如下：

E(x) = E_local(x) + E_global(x)

其中，x是输入样本，E_local(x)是局部能量，E_global(x)是全局能量。

**6. 训练**

训练过程中，我们使用了一个小批量的数据集来训练模型。我们将数据集分成训练集和测试集，并且使用了交叉验证法来评估模型的性能。在训练过程中，我们使用了随机梯度下降（SGD）算法来更新模型的参数。

**7. 实验结果**

实验结果表明，Glocal Energy-based Learning框架能够显著提高开放集识别的准确率。我们将我们的方法与传统的开放集识别方法进行比较，并且发现我们的方法在少量样本的情况下表现得更好。

**8. 结论**

在本文中，我们提出了一个全局能量基于学习（Glocal Energy-based Learning）框架，以解决开放集识认问题。该框架结合了局部和全局信息，通过学习能量函数来实现开放集识别。在实验结果表明，该框架能够显著提高开放集识别的准确率。

**9.代码示例**

import torchimport torch.nn as nnclass GlocalEnergyBasedLearning(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(GlocalEnergyBasedLearning, self).__init__()
 self.local_energy = LocalEnergy()
 self.global_energy = GlobalEnergy()

 def forward(self, x):
 local_energy = self.local_energy(x)
 global_energy = self.global_energy(x)
 energy = local_energy + global_energy return energyclass LocalEnergy(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(LocalEnergy, self).__init__()
 self.conv1 = nn.Conv2d(3,6, kernel_size=5)
 self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

 def forward(self, x):
 out = self.conv1(x)
 out = self.pool1(out)
 return outclass GlobalEnergy(nn.Module):
 def __init__(self):
 super(GlobalEnergy, self).__init__()
 self.fc1 = nn.Linear(16*4*4,128)

 def forward(self, x):
 out = torch.flatten(x,1)
 out = self.fc1(out)
 return out# 训练model = GlocalEnergyBasedLearning()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
 for i, data in enumerate(train_loader):
 inputs, labels = data optimizer.zero_grad()
 outputs = model(inputs)
 loss = criterion(outputs, labels)
 loss.backward()
 optimizer.step()

# 测试model.eval()
test_loss =0correct =0with torch.no_grad():
 for data in test_loader:
 inputs, labels = data outputs = model(inputs)
 loss = criterion(outputs, labels)
 test_loss += loss.item()
 _, predicted = torch.max(outputs,1)
 correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / len(test_loader.dataset)
print('Test Loss: {:.4f} | Test Accuracy: {:.2f}%'.format(test_loss / len(test_loader), accuracy *100))