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English(EN) Accountable and uncertainty-aware evaluation of sensor-based AI under distribution shift: devices, subjects, and nearly three years underground

新的AI评估协议通过不确定性量化解决分布偏移问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的评估协议，用于基于传感器的AI系统，旨在解决分布偏移问题。分布偏移是指已部署的模型性能不如训练时。该分阶段协议量化不确定性并声明参考水平，将模型评估视为一个测量过程。它包含逐步排除设备、主体和时间的阶段，根据机会参考评估性能，并识别超出范围的速率。该方法在地下矿井中使用基于智能手机的循环分类器进行了基础设施无关的地磁定位演示，结果表明，在34个月后记录的数据上重新评估的未更改模型，以及排除一名测量员的数据后，其5%分位数精度达到了机会水平的16.5倍。 AI

影响 为部署在动态环境中的AI系统引入了一个更鲁棒的评估框架，提高了可靠性和可问责性。

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Benny Platte (Mittweida University of Applied Sciences), Rico Thomanek (Mittweida University of Applied Sciences), Christian Roschke (Mittweida University of Applied Sciences), Marc Ritter (Mittweida University of Applied Sciences) ·

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