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层次化的选择性分类
部署深度神经网络用于风险敏感任务需要一个不确定性估计机制。本文介绍了分层选择分类，将选择分类扩展到分层环境中。我们的方法利用类别关系的固有结构，使模型在面临不确定性时减少其预测的特异性。本文首先形式化了分层风险和覆盖，并介绍了分层风险覆盖曲
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a month ago
ICLR
523 个 Imagenet 分类器的选择性预测和不确定性估计性能有什么可学之处
本文考察 523 个现有的深度图像分类器在选择性预测和不确定性估计性能方面的表现，发现蒸馏型训练方案普遍比其他训练方案具有更好的估计不确定性的能力，ViT 模型在不确定性估计方面的表现超过其他模型。
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a year ago
ImageNet 分类器是否更好地评估了感知相似度？
该研究是一个大规模实证研究，旨在评估 ImageNet 分类器在感知相似性方面的表现。结果发现，尽管现代化的网络模型（如 ResNets、EfficientNets 和 Vision Transformers）在 ImageNet 分类方面
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2 years ago
对抗鲁棒性 ImageNet 模型是否具有更好的迁移能力？
本研究证明，相较于标准预训练模型，鲁棒性较强的预训练模型在转移学习中表现更佳。通过研究图像分类任务，发现鲁棒性较强的 ImageNet 分类器在一系列标准下游任务中得到了更高的准确性。
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4 years ago
ICLR
最大差异比赛：自适应比较分类器
本文中，我们提出了一种新的方法，将大规模的无标签图像库分别与模型进行比较，运用最大差异性比赛方法，使用 WordNet hierarchy 作为分类器的距离度量标准，通过对人工标记的图像集的比较提高图像分类器的性能。
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4 years ago
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