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无遗忘的不确定性校准的测试时间模型适应
测试时间适应 (Test-time adaptation，TTA) 在适应给定模型到任何测试样本，以解决训练与测试数据之间的潜在分布差异。然而，现有方法在每个测试样本上执行反向传播，导致对许多应用而言无法承受的优化成本，并且现有的 TTA
PDF3 months ago
NSA: 自然支持工件提升网络可信度
我们提出了自然支持工件（NSA）的概念，这些工件通过使用 DC-GAN 进行工件培训生成，具有高视觉保真度，在场景中增加这些工件有助于提高预测置信度。我们在 Imagenette 数据集上进行了对自然污染的测试，并观察到预测置信度得分提高了
PDFa year ago
标签平滑化提高领域内外文本对抗鲁棒性
通过研究标签平滑策略在 NLP 领域不同任务中的应用，发现其可以有效地提高预训练模型的对抗鲁棒性，特别是在对抗攻击方面，并降低过度自信错误。
PDF2 years ago
UQ-ARMED: 面向聚类非独立同分布数据的对抗正则化混合效应深度学习的不确定性量化
本文比较了 4 种常见的表观 UQ 方法，即 BNN、SWAG、MC dropout 和集成方法，在 ARMED MEDL 模型的统计指标、协变系数和预测置信度方面的能力，实验结果表明，90％子采样的集成方法提供了最佳的全面性能，同时保持
PDF2 years ago
通过随机平滑技术进行置信度认证
本文提出了一种针对随机平滑后的分类器预测置信度的证明半径计算方法，利用平滑分布下预测置信度的概率分布信息，基于 Neyman-Pearson 引理，设计了一种计算置信度会高于某一阈值的证明半径估计方法，并在 CIFAR-10 和 Image
PDF4 years ago
ACL自然语言处理中的结构化输出预测器校准
本研究提出了一种用于神经网络模型的预测校准方案，特别是针对命名实体识别、词性标注和问题回答等应用，该方案可以提高模型预测结果的置信度和性能，在领域外测试场景中也表现出卓越的性能。
PDF4 years ago
ECCV增强属性的有选择性零样本分类
通过使用人工定义和自动发现到的残差属性，提出了一种基于选择性零样本分类器，通过在人工定义属性的子空间中进行预测并使用定义和残差属性来度量预测置信度，以解决分类器在选择分类场景中做出可疑预测的问题，并在多个基准测试中证明了其优异的表现。
PDF6 years ago