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alpha-smoothing
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新的聚类 alpha-平滑增强了预测鲁棒性
研究人员开发了一个名为聚类 alpha-平滑的新框架，以提高随机预测函数的鲁棒性，尤其是在安全关键应用中。该方法解决了传统随机平滑在多模态回归设置中可能出现的模式崩溃问题。所提出的方法将噪声样本划分为簇，在每个簇内应用 alpha-平滑，然后将这些结果合并为混合分布。实验表明，与现有方法相比，在四旋翼飞行器控制中的碰撞率降低了 81%，在驾驶模拟器轨迹预测中的 Wasserstein 距离降低了 27%。
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新框架利用梯度信息增强认证鲁棒回归 · 跟踪到2个来源
研究人员开发了一个新的认证鲁棒回归框架，解决了现有方法的局限性。这种新颖的方法提供了一个以预测为中心的证书，确保了平滑模型预测的稳定性，并且便于实时计算。在MNIST旋转任务上的实验表明，与alpha-smoothing等当前最先进的技术相比，结合梯度信息可以获得更严格的鲁棒性证书。