Kurisu’s Notion
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阅读笔记-
【阅读笔记】 A Baseline for Detecting Misclassified and Out-of-Distribution Examples In Neural Networks
Abstract 本文考虑样本检测中两个相关的问题:误分类和OoD。作者利用来自softmax分布的概率提出了一个检测的baseline。相比于错误分类的样本和OoD的样本,被正确分类的样本倾向于有更大的maximum softmax概率(后文统称为置信度)。接着,baseline的各方面性能通过关于计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别的一些任务被进行评估。作者然后说明了baseline有时
https://wooziehang.github.io/2021/02/13/OoD-Baseline/
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Last update: 2024-9-27
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