[发明专利]用于分布外检测的似然比在审
| 申请号： | 202080047730.0 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN114127747A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 任洁;乔舒亚·文森特·迪隆;彼得·俊腾·刘;埃米莉·阿曼达·费尔蒂格;巴拉吉·拉克什米纳拉亚南;罗兰德·贾斯珀·斯诺埃克;瑞安·波普兰;马克·安德鲁·德普里斯托 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N7/00 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 邓聪惠;周亚荣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及用于执行对分布外(OOD)输入的改进检测的系统和方法。特别地，用于OOD检测的当前基于深度生成模型的方法显著地受到与分布内示例相关的语义内容负面影响并且难以从与分布内示例相关的语义内容中区分种群水平背景统计。事实上，甚至已经在实验中观察到这种方法以向OOD输入指配更高的似然度，而这与所期望的行为相反。为了解决此问题，本公开提出了一种用于深度生成模型的似然比方法，该方法有效地校正这些混杂背景统计。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 分布 检测 | ||
【主权项】：
暂无信息
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