深度知识:基于泛化的深度学习测试
通过 DeepKnowledge 系统测试方法,可以评估 DNN 的可靠性和泛化能力,并通过提供测量信息和检查测试集的传输知识容量来改善 DNN 的稳健性。
本文研究了基于深度神经网络的方法在训练数据与测试数据分布不一致时的性能问题,并通过学习训练样本的权重以消除特征之间的依赖关系,提高深度模型的性能。实验结果显示,该方法在多个分布泛化基准测试上表现出良好效果。
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通过 DeepKnowledge 系统测试方法,可以评估 DNN 的可靠性和泛化能力,并通过提供测量信息和检查测试集的传输知识容量来改善 DNN 的稳健性。
本文研究了基于深度神经网络的方法在训练数据与测试数据分布不一致时的性能问题,并通过学习训练样本的权重以消除特征之间的依赖关系,提高深度模型的性能。实验结果显示,该方法在多个分布泛化基准测试上表现出良好效果。
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