초록
OOD detection의 중요성
네트워크의 오분류 부분 식별
모델 압축과 성능 손실
Uncertainty Quantification(UQ) 기술 소개
사전 훈련된 비전 모델의 예측에서 불확실성 측정
신뢰도 추정을 통한 유용한 예측 추출
관련 연구
OOD Detection 및 Uncertainty Quantification 분야
방법론
모델의 불확실성 계산
불확실성을 활용한 필터링
실험 및 결과
CIFAR-100 및 CIFAR-100C 데이터셋 실험
모델 성능 평가 지표
추후 연구 방향
Bayesian Neural Networks 활용
추론 시간 최적화
통계
우리의 기술은 무시된 샘플의 80%를 오분류되지 않도록 함
CIFAR-100 데이터셋은 60000개의 32x32 컬러 이미지로 구성
CIFAR-100C 데이터셋은 19가지 노이즈 유형으로 구성
인용구
"우리의 기술은 무시된 샘플의 80%를 오분류되지 않도록 함"
"CIFAR-100 데이터셋은 60000개의 32x32 컬러 이미지로 구성"