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低资源机器学习部署中拒绝机制的必要性

机器学习 2022-12-12 v2 计算机视觉与模式识别

作者: Jerome White , Pulkit Madaan , Nikhil Shenoy , Apoorv Agnihotri , Makkunda Sharma , Jigar Doshi

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摘要

构建可靠的AI决策支持系统需要一组健壮的数据来训练模型,无论在数量还是多样性方面皆是如此。在资源有限的环境或部署早期阶段的应用中,获取此类数据集可能十分困难。样本拒绝是应对这一挑战的一种途径,然而该领域现有大量工作并不适合此类场景。本文证实了该观点,并提出了一种简单的解决方案作为概念验证基线。

关键词

样本拒绝低资源机器学习部署 AI决策支持概念验证基线

引用

@article{arxiv.2208.06359,
  title  = {A Case for Rejection in Low Resource ML Deployment},
  author = {Jerome White and Pulkit Madaan and Nikhil Shenoy and Apoorv Agnihotri and Makkunda Sharma and Jigar Doshi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06359},
  year   = {2022}
}