Out of distribution reasoning by weakly-supervised disentangled logic variational autoencoder

Out-of-distribution (OOD) detection, i.e., finding test samples derived from a different distribution than the training set, as well as reasoning about such samples (OOD reasoning), are necessary to ensure the safety of results generated by machine learning models. Recently there have been promising...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Rahiminasab, Zahra, Yuhas, Michael, Easwaran, Arvind
مؤلفون آخرون: College of Computing and Data Science
التنسيق: Conference or Workshop Item
اللغة:English
منشور في: 2024
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/178684
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!