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Bayesian Variational Autoencoders for Unsupervised Out-of-Distribution Detection

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摘要

Despite their successes, deep neural networks still make unreliable predictions when faced with test data drawn from a distribution different to that of the training data, constituting a major problem for AI safety. While this motivated a recent surge in interest in developing methods to detect such out-of-distribution (OoD) inputs, a r...更多

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作者
Hernández-Lobato José Miguel
Hernández-Lobato José Miguel
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