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Out Of Distribution
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新框架利用双重学习提升图神经网络的OOD泛化能力
研究人员开发了两种新颖的框架：Co-Train 和 Dual-Space Retrieval，以增强图神经网络（GNNs）的分布外（OOD）泛化能力。这些方法利用了监督学习和自监督学习（SSL）表示的互补信号，以提高在图分布发生变化时的节点分类准确性。Co-Train 在训练期间整合这些表示，而 Dual-Space Retrieval 在推理时结合预测。跨各种 GNN 架构和 SSL 目标的实验表明，与纯粹的监督 OOD 基线相比，…
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新框架改进了分布外数据的联邦蒸馏
研究人员开发了一种新的联邦蒸馏框架，这是一种机器学习技术，通过聚合本地客户端数据来训练全局模型，而无需共享私有信息。这种新方法通过采用域感知代理选择方法，专门解决了分布外（OOD）数据带来的挑战。实验表明，该框架能有效处理OOD场景中的分布偏移，在标准基准测试中表现优于现有方法。
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研究人员统一了安全关键机器学习应用中的运行时监控方法
一篇新论文提出了一个统一的框架，用于对安全关键机器学习应用的运行时监控方法进行分类。该框架将监控分为三种类型：运行设计域（ODD）监控、分布外（OOD）监控和模型范围外（OMS）监控。这种分类旨在简化不同监控方法的设计、评估和比较，并通过航空安全中的跑道检测进行实际演示。