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Detecting Concept Drift in Neural Networks Using Chi-Squared Goodness of Fit Test
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内容提要
本研究提出了一种元算法，利用卡方拟合优度检验应对神经网络推理中的概念漂移问题。实验结果表明，该方法能够有效检测准确率下降，从而提高模型在多变条件下的可靠性和安全性。
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关键要点
- 本研究提出了一种元算法，利用卡方拟合优度检验应对神经网络推理中的概念漂移问题。
- 该方法旨在适应不同的推理场景，提高模型在多变条件下的可靠性和安全性。
- 实验结果表明，该方法能够有效检测因概念漂移导致的准确率下降。
- 研究涉及多层感知器、卷积神经网络和变换器的模拟实验。
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