欢迎 该存储库包含与“注意保护测试数据的额外使用的注释”相关的可重复实验。 主要关注的问题是置信度得分方法在不同数据集上的证明程度如何,因此研究的主要变化是数据集上的变换。 概述 该代码分为三个阶段:(1)在MNIST数据集上产生可重现的变化;(2)训练一组性能相对较差的神经网络;(3)使用Kolmogorov-Smirnov分析置信度估计的敏感性测试。 合奏成员 各个神经网络具有两层,其中包含32个隐藏单元。 第1层:784-> 32,relu激活功能 第2层:32-> 10,softmax激活功能 神经网络精度差 由于置信度估计对于“已解决的问题”几乎没有兴趣,因此所选的网络结构只能实