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Human-Assisted Out-of-Distribution Generalization and Detection
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内容提要
本研究提出了一种名为AHA的集成方法，旨在解决机器学习模型在真实应用中的分布变化问题。通过人类标签，AHA显著提高了分布外泛化和检测效果，实验结果表明其优于现有方法，具有重要的实用价值。
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关键要点
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本研究提出了一种名为AHA的集成方法，旨在解决机器学习模型在真实应用中的分布变化问题。
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AHA通过人类标签的方式显著提高了分布外泛化和检测效果。
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实验结果表明，AHA在分布外泛化和检测方面均优于现有的先进方法。
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该方法仅需少量人类标注，具有重要的实用价值。
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