現在の分布外検出アプローチは、通常、特別な要件 (たとえば、外れ値データの収集とハイパーパラメーターの検証) を提示し、副作用 (分類精度の低下と低速/非効率的な推論) を生み出します。最近、エントロ

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/01 11:56

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703442507518095266/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.14399v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2105.14399v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2105.14399v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">等尺性距離と最小距離スコアを使用したエントロピー分布外検出の改善</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/OOD">OOD</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">現在の分布外検出アプローチは、通常、特別な要件 (たとえば、外れ値データの収集とハイパーパラメーターの検証) を提示し、副作用 (分類精度の低下と低速/非効率的な推論) を生み出します。最近、エントロ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210601#bookmark-4703442507518095266"><span class="datetime-body">2021/06/01 11:56</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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