公开(公告)号：CN117236372A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202310713375.1

申请日：2023-06-15

Applicant: 罗伯特·博世有限公司

Inventor： 蒋熠鼎 ,  C·拜克 ,  J·柯尔特 ,  A·拉古纳坦 ,  J·D·西梅多 ,  F·J·卡布里塔孔德萨 ,  林婉怡

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G06F18/214

Abstract: 估计神经网络在分布外数据上的准确度的方法和系统。确定用分布内数据训练的多个机器学习模型的分布内准确度。多个机器学习模型包括第一模型和剩余模型。确定(i)用分布内数据集执行的第一机器学习模型的输出和(ii)用分布内数据集执行的剩余多个机器学习模型的输出之间的分布内一致性。还用未标记的分布外数据集来执行机器学习模型，并且确定分布外一致性。将分布内一致性与分布外一致性进行比较。基于在阈值内的比较结果，基于(i)分布内准确度、(ii)分布内一致性和(iii)分布外一致性来估计第一机器学习模型在未标记的分布外数据集上的准确度。