边界测试是干什么(边界测试划分)

对话代理通常是为封闭世界环境设计的。不幸的是,用户的行为会出乎意料。基于开放世界的环境,我们经常遇到这样的情况:训练数据和测试数据是从不同的分布中采样的。那么,来自不同分布的数据被称为域外(OOD)。一个健壮的对话代理需要对这些OOD语料做出充分的反应。因此,健全的OOD检测的重要性被强调。不幸的是,收集OOD数据是一项艰巨的任务。我们设计了一种独立于OOD数据的OOD检

对话代理通常是为封闭世界环境设计的。不幸的是,用户的行为会出乎意料。基于开放世界的环境,我们经常遇到这样的情况:训练数据和测试数据是从不同的分布中采样的。那么,来自不同分布的数据被称为域外(OOD)。一个健壮的对话代理需要对这些OOD语料做出充分的反应。因此,健全的OOD检测的重要性被强调。不幸的是,收集OOD数据是一项艰巨的任务。我们设计了一种独立于OOD数据的OOD检测算法,在公开可用的数据集上,该算法的性能超过了目前最先进的各种算法。我们的算法是基于一种简单而有效的方法,即把度量学习与自适应决策边界相结合。此外,与其他算法相比,我们发现我们提出的算法在班级数量较少的情况下显著提高了OOD的性能,同时保留了对域内(IND)班级的准确性。

《Metric Learning and Adaptive Boundary for Out-of-Domain Detection》

论文地址:http://arxiv.org/abs/2204.10849v1

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