大模型在装傻!谷歌苹果最新发现:LLM知道但不告诉你,掌握知识比...

测量ROC曲线下面积以评估错误检测器,这能够反映模型在多个阈值中区分阳性和阴性情况的能力,平衡灵敏度(真阳性率)和特异性(假阳性率)。错误检测方法Majority:始终预测训练数据中最频繁的标签。聚合概率/logits:从之前的研究中选取几种方法,包括计算这些值的最小值、最大值或平均值。P(True):通过提示要求LLM评估...

东软集团获得发明专利授权:“一种定位异常检测方法及其相关设备”

先利用待检测车辆的历史行驶信息进行位置预测,得到该待检测车辆的当前预测位置,以使该当前预测位置能够尽可能地接近于该待检测车辆在当前时刻下实际所处位置;再根据该当前定位数据与该当前预测位置之间的距离,确定该当前定位数据的置信度,以使该置信度能够较准确地表示出该当前定位数据发生异常的可能...

实战| IPv6环境下秒拨攻击抑制方案研究|应用层|tcp|数据包|ipv6|...

其次,设定一个初始置信度阈值(如60),所有大于阈值的判定为动态IP代理池网络包,写入本地样本库。根据样本库离线训练和运营标注黑白样本,由当前黑样本置信度分布情况生成新的置信度阈值,作为后续系统判定条件。综上,检测模块对时间窗内收集的流量包生成流量指纹和秒拨IP置信度,6个异常行为维度保证了整体覆盖率和准确...

清华&& 地平线 SparseDrive:重新定义端到端自动驾驶任务设计,所有...

对于跟踪,作者遵循Sparse4Dv3[33]的ID分配过程:一旦一个实例的检测置信度超过阈值,它就会被锁定为一个目标并被分配一个ID,这个ID在时间传播中保持不变。这种跟踪策略不需要任何跟踪约束,从而为稀疏感知模块实现了一个优雅且简单的对称设计。ParallelMotionPlanner如图4所示,并行运动规划器由三部分组成:自我实例初...

复旦大学:一个小技巧探测大模型的知识边界,有效消除幻觉

信号选择:确定反映模型置信度的关键信号。研究发现,最小标记概率(Min-Prob)是最有效的置信度指标。Min-Prob是指模型生成的答案中,所有标记的最小概率。数据集划分:根据置信度信号,将问题划分为两类:Dk:置信度高于某个阈值的答案,表示模型拥有足够的知识来回答这些问题。

利用未标记数据的半监督学习在模型训练中的效果评估

阈值法(默认):选择所有置信度高于预设阈值的预测结果(www.e993.com)2024年11月8日。K最佳法:选择置信度最高的K个预测结果。我们评估了以下三种配置:ST默认:使用默认参数的自学习ST阈值调优:基于验证数据集调整阈值的自学习STKB调优:基于验证数据集调整K值的自学习这些模型的性能在测试数据集上进行了评估,结果如下图所示:...

利用FTIR 快速、轻松地对锂离子电池 中所用的溶剂进行材料鉴定

为了轻松查看Cary630FTIR生成的数据,根据用户定义的置信度阈值对获得的每个样品的材料鉴定结果进行颜色标记(图4)。在本研究中,HQI高于0.95的结果标记为绿色,表明光谱匹配结果良好,材料的鉴定结果具有高可信度。如图4所示,未知样品2的鉴定结果为中等置信度(HQI:0.90–0.95),并将颜色标记为橙色。根据分析目的的不同,中...

CV最新论文|11月20日 arXiv更新论文合集

然而，我们发现，通过合并高置信度的伪标记数据，无论它们是异常值还是异常值，都可以大大提高异常值分类性能。此外，我们建议利用非线性变换来分离多任务学习框架中用于异常值分类和异常值检测的特征，防止它们之间的不利影响。此外，我们还引入了伪负挖掘，进一步提高了异常值检测性能。这三个要素导致了我们所说的开放...

抢占智能驾驶“智高点”,仿真测试或将是必备的“加速剂”

1)场景覆盖度和仿真置信度问题高阶智驾仿真测试对于场景库和测试用例需求,主要体现在以下几个方面:高覆盖度:强调场景库尽可能覆盖ODD内的驾驶场景,确保测试框架从基本功能验证扩展至高阶复杂挑战的全面审视,包括但不限于常见驾驶情境、极端气候条件、低频出现的边缘情况,形成一套由浅入深、循序渐进的测试体系,以验...

纯干货:Box Size置信度偏差会损害目标检测器

置信度校准背后的想法是,每个预测的ci应该等于经验目标检测器的TP预测概率P(τi=1|d=di)。从这里开始,我们将其简称为Pi。对于置信度校准,将目标检测器视为一个随机过程。预测di的标签现在由随机变量Ti??Bernoulli(Pi)表示,从中抽取tIoU=0.50的τi作为样本。Pi也可以看作是目标检测器对于具有相同置信度ci的...