systematic errors | BriefGPT

关键词systematic errors

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通过控制场景生成鉴定细粒度系统误差
提出了一种基于 BEV2EGO 的细粒度控制的生成真实合成场景的方法，并针对多个现有目标检测模型进行系统分析，发现它们之间的差异。
PDF3 months ago
使用 SCROD Pipeline 标识物体检测器中的系统性错误
通过结合物理模拟器和生成模型的优势，本研究提出了一种新颖的框架，可以以全自动且可扩展的方式生成具有细粒度控制的街景图像，并引入了一种评估设置，可作为类似流程的基准，从而促进该领域的发展和推进标准化测试程序。
PDF9 months ago
时序预测的共形 PID 控制
我们研究了时间序列预测的不确定性量化问题，旨在提供易于使用且具有形式保证的算法。我们提出的算法基于符合性预测和控制理论的思想，能够在在线环境中前瞻性地模拟符合性得分，并能适应由季节性、趋势性和一般分布变化引起的系统误差。我们的理论简化和加强
PDFa year ago
基于物理约束的卷积神经网络应用于数据系统误差的求解
该研究提出了一种名为 PC-CNN 的物理约束卷积神经网络来发现基于偏微分方程的物理系统的空间和时间解，并从受到大量多模式系统误差损坏的数据中揭示解决方案，该方法是强大且灵活的。
PDFa year ago
通过交互式视觉分析消除机器盲区的系统误差
该研究提出了一种视觉分析系统（ESCAPE），通过人类参与者的观测和量化，以及减轻偏见的解决方案（debias 方法），在避免人工智能盲点（AI blindspots）和系统性错误方面具有较高的实用性。
PDFa year ago
识别图像分类器在稀有子组上的系统误差
使用 PromptAttack 在图像分类器中识别具有普遍错误的子组。
PDFa year ago
光子神经网络的双重自适应训练
提出了双自适应训练 (DAT) 方法，通过引入系统误差预测网络以及任务相似性联合优化，使光子神经网络 (PNN) 适应大规模系统误差，实现高精度梯度计算，从而在物理系统中实现 PNN 数值模型和物理系统的高相似性映射，成功地使 PNN 在物
PDF2 years ago
ICLR在 VAEs 中学习干净子空间修复系统性异常值
该论文提出 Clean Subspace Variational Autoencoder (CLSVAE) 用于检测和自动修复系统误差，该模型可以通过在较小的维度空间中建模数据并将异常（包括干扰和正常数据）拉伸到空间外检测异常。实验表明，C
PDF2 years ago
聚光灯：一种发现深度学习模型系统误差的通用方法
该文介绍了一种利用神经网络最终隐藏层相似输入具有相似表示的特性，寻找模型表现不良区域方法，旨在发现不符合显式标记子组的系统误差，并演示了该方法在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等多个现有模型中表现出的语义相关的弱点区域。
PDF3 years ago
可扩展的成本函数学习用于城市环境路径规划
利用最大熵的非线性 IRL 框架，通过采集的人类行为驾驶数据，使用 Fully Convolutional Neural Networks (FCN) 表示驾驶行为的成本模型，直接构建出代替人类驾驶行为的代价图，以此实现机器人高仿真的驾驶行
PDF8 years ago