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out of distribution detection
搜索结果 - 4
基于原型的联合嵌入方法提升 Softmax 分类器的可解释性
我们提出了一种基于原型的方法来改善 softmax 分类器的可解释性，通过对原型进行随机采样生成可理解的预测置信度，并展示了对于分布外数据的潜在检测能力。通过修改模型架构和训练，使用与训练数据集中任意一组类别示例的相似性进行预测，我们获得了
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4 days ago
重新思考测试时的似然：似然路径原则及其在 OOD 检测中的应用
这篇研究论文提供了一个可靠的理论框架来改进概率估计的可行性，针对分布拟合中的偏差问题提出了一种基于变分自动编码器的新算法，并在无监督的离群检测中取得了优异的实验结果。
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6 months ago
CVPR
计算机视觉中缺乏不确定性的发现令人不安
本文通过对文献的元分析，发现大多数计算机视觉应用都没有使用恰当的认识不确定性量化方法，从而忽略了模型自身的局限性。我们描述了使用没有适当的不确定性量化的模型所产生的后果，并激励社区采用具有适当校准的认知不确定度的模型版本，以实现让模型具有识
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3 years ago
ECCV
近似后验推断对贝叶斯深度学习在对抗和越界设置中的影响
本研究旨在探索深度学习模型的不确定性量化方法，并考虑基于贝叶斯推理的模型在 OoD 检测中的表现，结果显示在某些情况下，这种模型略高于传统的深度神经网络，对于对新输入的敏感性的原因进行研究，并对对抗噪声鲁棒性的影响进行了研究。
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4 years ago
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