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O'odham
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新指标量化 AI 模型中 OOD 分数的不稳定性
一篇题为《参考重采样下 OOD 分数的判决不稳定性》的新论文介绍了一种称为判决不稳定的指标，用于量化当参考数据集被重采样时，分布外 (OOD) 分数的变异性。这种不稳定性计算为沿查询方向分配的类别的类内离散度，除以该类别参考计数的平方根。研究表明，局部离散度的估计量对于实践者来说带有预期的符号，并且基于错误符号分数的弃权可能比随机弃权更差。
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AI系统增强乳腺MRI数据集的质量保证
研究人员开发了一个无监督异常检测系统，以确保用于医疗AI的多中心乳腺MRI数据集的质量。该系统解决了高风险医疗AI应用中对鲁棒数据集质量保证的关键需求。所提出的方法在17种异常类型的基准上进行了评估，在检测不同类型的数据损坏和分布外样本方面表现出不同程度的成功。