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Adaptive Scoring and Thresholding with Human Feedback for Robust Out-of-Distribution Detection
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内容提要
本研究提出了一种基于人类反馈的自适应评分与阈值设定框架，旨在提高机器学习模型在分布外输入（OOD）检测中的安全性。该方法动态更新评分函数，确保高真正阳性率（TPR）和低假阳性率（FPR），在OpenOOD基准上优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于人类反馈的自适应评分与阈值设定框架，旨在提高机器学习模型在分布外输入（OOD）检测中的安全性。
- 该方法动态更新评分函数，确保高真正阳性率（TPR）和低假阳性率（FPR）。
- 研究表明，该方法在OpenOOD基准上优于现有技术，成功实现了更高的TPR和FPR控制。
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