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通过多项式表示改进自动驾驶轨迹预测的分布外泛化能力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于假设的方法，使用深度神经网络计算隐含回应来确定新样本是否属于训练集范围内。该方法在细菌样本检测中展示了可解释的差异，并对新颖性检测和分类器的决策具有重要意义。
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关键要点
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提出了一种基于假设的方法来确定新样本是否属于训练集范围内。
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通过深度神经网络计算超出范围的隐含回应。
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将OoD检测问题形式化为不同组的隐含回应之间的假设检验。
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该方法应用于检测未知的细菌样本，揭示了InD和OoD隐含回应之间的可解释差异。
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该方法对新颖性检测和分类器的决策具有重要意义。
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