reliability estimation | BriefGPT

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众智强化学习：基于众智的奖励学习
在这项研究中，我们介绍了 Crowd-PrefRL，一个利用群体反馈进行基于偏好的强化学习的框架，该框架可以从未知专长和可靠性的群体中学习奖励函数，并且在大多数情况下，比倾向多数或任何个体用户提供的偏好的训练代理要好，尤其是当群体中用户错误
PDF6 months ago
AAAI关于使用 Pólya-Gamma 扩充方法对话检索模型的校准与不确定性
作者提出了一个有效的 PG-DRR 框架来解决深度神经网络不可靠的预测问题，该框架在保持相同性能的情况下，通过添加高斯过程层和拆分 Pólya- Gamma 扩张来实现对对话响应检索模型的可靠度和不确定性估计。
PDFa year ago
基于统计距离度量的机器学习预测可靠性和鲁棒性评估 ——StaDRe 和 StaDRo
本研究探讨了基于 Empirical Cumulative Distribution Function（ECDF）的距离度量方法，以测量时间序列数据中的 ML - 预测方法的可靠性和鲁棒性估计，提出了 SDD-based 可靠性估计（Sta
PDF2 years ago
CVPR通过视听计数重复活动
本文介绍了一种将视听融合用于视频中重复活动计数的新方法，通过使用音频信息可以在遇到困难的视觉条件下获得更精确的结果。通过引入音频学习模块和可靠性评估模块的跨模态时间交互进行分析，已经在一个数据集上对该模型进行了学习和评估，并针对具有挑战性的
PDF3 years ago
医学图像分割中区分人类错误和基本事实
本文提出了一种使用两个耦合的 CNN 从纯噪声观察中联合学习单个标注者的可靠性和真实分割标签分布的方法，该方法在三个公共医学影像分割数据集上表现良好，尤其是在注释数量较少且出现较大不一致性的情况下。
PDF4 years ago
通过条件加速操作 DNN 测试的效率
通过使用所学深度神经网络模型的表示进行筛选测试数据，借助交叉熵算法进行高维分布采样，可以有效地更加精确地测试神经网络模型的可靠性，需要的标签数据量大大减少。
PDF5 years ago
NIPS一种极小极大算法用于群体外包
本文提出一种名为 Triangular Estimation（TE）的算法用于估计众包工作者的可靠性，并得出了一个新的下限，该下限适用于任何估计程序。通过对合成和现实数据集的性能评估，证明 TE 的最小最大近似误差具有优越性。
PDF8 years ago
关于真实性发现的调查
该调查综述论文讨论了多种真实性发现方法，它们的可靠性评估和正在应用的多个应用领域，并提出一些未来方向的探讨。
PDF9 years ago