开集识别

Drainage：一个应对类别不确定性的统一框架

Drainage: A Unifying Framework for Addressing Class Uncertainty

在分类网络输出端加一个可微的 drainage 节点，把概率质量重新分配给不确定性，为噪声标签、实例相关/非对称噪声和 OOD 样本提供统一的拒识出口；做噪声标签或开集识别时可直接替换 softmax 头，并顺带获得数据集清洗能力。