SURE: Survey Recipes for Building Reliable and Robust Deep Networks

Concepts de base

다양한 기술을 통합하여 안정적이고 신뢰할 수 있는 딥 네트워크를 구축하는 방법

Résumé

• 불확실성 추정을 향상시키기 위한 다양한 기술의 통합적 응용
• SURE 방법론의 효과적인 성능 평가
• CIFAR10, CIFAR100, Tiny-ImageNet 데이터셋에서 실험 결과 비교
• 불확실성 추정을 활용한 장기 분류 및 노이즈 레이블 학습 결과 분석
• CIFAR10-C 데이터셋에서 모델의 강건성 평가

Stats

모델의 성능을 평가하는 지표: Accuracy, AURC, AUROC, FPR95
실험 결과: SURE가 다양한 데이터셋과 아키텍처에서 경쟁 모델보다 우수한 성능을 보임

Citations

"모델의 안정성을 향상시키기 위해 다양한 기술을 통합적으로 활용하는 것이 중요하다."
"SURE는 다양한 데이터셋과 모델 아키텍처에서 일관된 우수한 성능을 보여준다."

Idées clés tirées de

SURE

by Yuting Li,Yi... à arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00543.pdf