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关键词prior networks

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回归先验网络
本文延伸了 Prior Networks 和 EnD$^2$ 模型，通过正态 - 旺季分布，将其应用于回归任务，实现模型的可解释性、不确定性而保留高精度，相关实验结果表明该模型在各领域均表现出与集成模型相当的性能。
PDF4 years ago
先验网络的反向 KL 散度训练：提高不确定性和对抗鲁棒性
本文研究了如何使用先验网络来代替集成模型在分类、异常检测和对抗攻击检测任务上，并使用反向 KL 散度作为训练标准，提出了一种新的对抗训练方法。研究表明，在分类数据集上，使用先验网络相比于蒙特卡洛 dropout 等其他集成方法能够更好地检测
PDF5 years ago
组合分布蒸馏
该论文提出了一种名为 EnD^2 的新方法，它使用 Prior Networks 对模型的输出分布进行建模，并使单个模型保留了集成模型减少计算成本和提高分类性能的同时，还能保留集合多样性的信息，用于估计不确定性。该方法不仅可适用于人工数据集
PDF5 years ago
先行网络用于检测对抗攻击
本文提出了一种新的使用 Prior Networks 的不确定性估计方法来检测对抗攻击的方法，相较于传统方法的蒙特卡洛 dropout 取样有着更优的表现，该方法可以在白盒和黑盒情况下检测到多种对抗攻击。
PDF6 years ago
利用先验网络进行预测不确定性估计
该研究提出了一种名为 Prior Networks（PNs）的框架来模型化分类任务中的数据和分布不确定性，并在 MNIST 数据集上实现了对 OOD 样本的识别和误分类的检测，与之前的方法相比，PNs 具有更好的表现。
PDF6 years ago