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RAT Method for Enhancing Misclassification Detection Ability Without Extra Data
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内容提要
本研究提出了一种新方法“鲁棒半径”，旨在提升深度神经网络在图像分类中的误分类检测能力。通过设计Radius Aware Training（RAT），实验结果表明该方法在AURC和FPR@95TPR指标上分别减少了29.3%和21.62%的误差。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法“鲁棒半径”，旨在提升深度神经网络在图像分类中的误分类检测能力。
- 设计了Radius Aware Training（RAT）以增强模型识别错误的能力。
- 实验结果显示，该方法在AURC和FPR@95TPR指标上分别减少了29.3%和21.62%的误差。
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