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ACL利用类别概率进行黑盒句级攻击
使用类概率以进行黑盒子句级攻击的新算法，通过与基准模型和基准数据集的比较进行全面评估，研究了类概率在攻击成功方面的有效性，并探讨了在黑盒子句级攻击中使用类概率是否值得或实用。
PDF5 months ago
MISS: 多类别可解释评分系统
这项研究介绍了一种新颖的机器学习方法，用于构建多类别可解释评分系统（MISS），这是一种完全数据驱动的方法，用于生成针对多类别分类问题的单一、稀疏和用户友好的评分系统。评分系统在医疗保健、刑事司法和其他需要预测可解释性和易用性的领域中普遍应
PDF6 months ago
基于类别约束的 t-SNE：结合数据特征和类别概率
通过结合数据特征和类别概率的 class-constrained t-SNE 方法，可以在同一个降维结果中平衡两种视角，并通过交互式参数调整实现平滑的视角过渡，从而提高模型评估和视觉交互标注的应用潜力。
PDF10 months ago
AAAI多维不确定性感知证据神经网络
本文提出了一种新型的基于 WGAN 的 evidential neural network (WENN)，通过在模型训练中进行多维不确定性建模，增强了 OOD 检测的性能，从而在绝大多数数据集上优于对手模型。
PDF4 years ago
CoMatch：对比图正则化的半监督学习
CoMatch 是一种新的半监督学习方法，它通过学习数据的两种表示（类概率和低维嵌入）相互作用来统一主流方法并解决其局限性，并在多个数据集上实现了最先进的性能。
PDF4 years ago
语义实例分割的递归神经网络
我们提出了一种用于语义实例分割的循环模型，它可以为图像中的每个对象顺序生成二进制掩码和它们的相关类概率。
PDF7 years ago