BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-03T00:00:00Z

Reasoning Inconsistencies in Deep Learning and Their Mitigation Methods

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内容提要

本研究探讨了深度学习模型推理过程中的不一致性和错误，提出了新的检测和测量方法，并介绍了针对训练数据偏见的采样和合成数据生成技术，以提升模型在复杂任务中的表现，增强其鲁棒性、公平性和可解释性。

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标签

可解释性 数据偏见 模型推理 深度学习 鲁棒性