堅牢な決定論的ニューラルネットワークを構築することは、依然として課題です。一方では、いくつかのアプローチは、いくつかの状況で分類精度を低下させるという犠牲を払って、分布外検出を改善します。一方、一部の

arxiv_reader のブックマーク 2022/05/20 10:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4719812902989597218/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2205.05874v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2205.05874v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2205.05874v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">識別最大化損失：損失を置き換えてキャリブレーションするだけで、不確実性の推定と分布外の検出を効率的に改善します</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</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/detection">detection</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">堅牢な決定論的ニューラルネットワークを構築することは、依然として課題です。一方では、いくつかのアプローチは、いくつかの状況で分類精度を低下させるという犠牲を払って、分布外検出を改善します。一方、一部の</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220520#bookmark-4719812902989597218"><span class="datetime-body">2022/05/20 10:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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