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...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | , , |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
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!
|
كن أول من يترك تعليقا!