Aug, 2023
增强可解释性、泛化和鲁棒性的探索性神经方法：连接可信度与开放世界学习
Bridging Trustworthiness and Open-World Learning: An Exploratory Neural Approach for Enhancing Interpretability, Generalization, and Robustness
Shide Du, Zihan Fang, Shiyang Lan, Yanchao Tan, Manuel Günther...
TL;DR研究人员通过发展人工智能技术，努力缩小机器智能与人类之间的差距，迫切意识到信任度在无所不在的开放世界中的重要性。本文探讨了一种神经程序，以在单模态和多模态场景下，从设计可解释性、环境福祉任务界面和开放世界识别程序角度增强各种可信赖属性，以及在开放世界多媒体识别场景中观察到的显著性能改进。