機械学習モデルがさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを達成し続けるにつれて、そのようなモデルの効果的な異常検出の重要性も高まっています。十分にトレーニングされたモデルでさえ、分布外の入力に対して効果

arxiv_reader のブックマーク 2023/02/23 12:16

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4732758885767403940/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.11019v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.11019v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2302.11019v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">OOD 入力を定義および検出するためのセマンティック情報の使用</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/OOD">OOD</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22anomaly%20detection%22">anomaly detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">機械学習モデルがさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを達成し続けるにつれて、そのようなモデルの効果的な異常検出の重要性も高まっています。十分にトレーニングされたモデルでさえ、分布外の入力に対して効果</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230223#bookmark-4732758885767403940"><span class="datetime-body">2023/02/23 12:16</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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