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利用层间变换平滑性进行识别非分布检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的基于l2范数的无需特定组件或训练的ODD鲁棒性证明方法，并改进了检测ODD攻击技巧的现有技术。相对于之前的方法，在CIFAR10/100平均OOD检测度量方面提高了约13％/5％，并在分布内样本上提供高水平的认证和敌对鲁棒性。
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关键要点
- 研究机器学习中如何确定训练分布和 ODD 样本的检测机制。
- 提出了一种基于 l2 范数的无需特定组件或训练的 ODD 鲁棒性证明的新方法。
- 改进了检测 ODD 攻击技巧的现有技术。
- 在 CIFAR10/100 平均 OOD 检测度量方面提高了约 13％/5％。
- 在分布内样本上提供高水平的认证和敌对鲁棒性。
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