Moderna neurala nätverk är mycket kraftfulla prediktiva modeller, men de är ofta oförmögna att känna igen när deras förutsägelser kan vara fel. Nära relaterat till detta är uppgiften att upptäcka utanför distributionen, där ett nätverk måste avgöra om en inmatning är utanför den uppsättning som det förväntas utföra på ett säkert sätt. För att gemensamt ta itu med dessa frågor, föreslår vi en metod för att lära förtroende uppskattningar för neurala nätverk som är enkelt att genomföra och producerar intuitivt tolkabara utgångar. Vi visar att när det gäller detektion av out-of-distribution, överträffar vår teknik nyligen föreslagna tekniker som bygger förtroende baserat på nätverkets utdata distribution, utan att kräva några ytterligare etiketter eller tillgång till out-of-distribution exempel. Dessutom tar vi upp problemet med kalibrering utanför distributionsdetektorer, där vi visar att felklassificerade exempel på distribution kan användas som en proxy för exempel utanför distributionen.
På samma sätt föreslog DeVries och Taylor Ref en hybrid med en konfidenstid för att förbättra detektionen av out-of-distribution.
Learning Confidence for Out-of-Distribution Detection in Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}