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Thiru Thillai Nadarasar Bahavan
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新的SmoothOperator方法提高了开放集识别的准确性
研究人员开发了一种名为SmoothOperator (SmoothOP) 的新方法,以改进机器学习模型中的开放集识别 (OSR)。OSR 使模型能够正确分类已知类别,同时识别和拒绝未知类别。SmoothOP 通过根据样本的“突出度”(衡量其类别在竞争类别中有多么清晰地脱颖而出)动态调整标签平滑系数来增强现有的球面表示学习技术。这种方法带来了性能的提升,在 Semantic Shift Benchmark 上的 AUROC、OSCR 和…
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新的FedLAS算法改进了神经网络校准
研究人员开发了FedLAS,这是一种旨在改进神经网络分类器校准的新型算法。这种即插即用方法解决了模型预测置信度与其实际准确度不符的问题,导致过度自信的错误预测或信心不足的正确预测。FedLAS利用基于特征范数的置信度指示器(NCI)和双向校准门控(BCG)模块,在训练过程中检测和纠正单个样本的过度自信和信心不足问题。在高分辨率视觉基准上的实验表明,FedLAS能够持续提高校准性能,降低预期校准误差(ECE)等指标,同时保持Top-1准确率。