两击必中（ToT）：利用自洫性提升鲁棒性预测
机器学习
2025-05-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
深度学习（DL）能够自动构建智能体，即深度神经网络（亦即 DL 模型），在某些任务中超越人类。然而，DL 的运行原理仍不为人所了解，导致其决策难以理解。因此，在可能引发严重后果的高风险领域部署 DL 构成重大风险。本文旨在开发一种算法，使 DL 模型在不确定时能够选择放弃作答，从而作出更稳健的决策。我们提出的算法名为“两击必中（Two out of Three，ToT）”，灵感来源于人类大脑对冲突信息的敏感性。ToT 会为原始模型预测创建两个备选预测，并利用这些备选预测决定是否提供答案。
引用
@article{arxiv.2505.12642,
title = {Two out of Three (ToT): using self-consistency to make robust predictions},
author = {Jung Hoon Lee and Sujith Vijayan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12642},
year = {2025}
}
备注
12 pages, 7 main figures, 1 supplementary table and 2 supplementary figures