Jun, 2018
使用动态类别加权联合学习领域分类和域外检测以达到适当的假接受率
Joint Learning of Domain Classification and Out-of-Domain Detection with Dynamic Class Weighting for Satisficing False Acceptance Rates
Joo-Kyung Kim, Young-Bum Kim
TL;DR本文提出了一种基于神经联合学习模型的领域分类和 OOD 检测方法,在模型训练中使用动态类别加权以满足所需的 OOD 假接受率,同时最大化领域分类准确性,实验结果表明该方法显著提高了大型口语对话系统的领域分类性能。