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Un réseau de neurones est souvent vu comme une boîte. Or, son architecture est connue est il est possible d’y accéder : il est donc préférable de plutôt parler de boîte blanche. Une des techniques utilisées pour estimer l’incertitude de la sortie d’un réseau consiste à inférer plusieurs fois la même entrée en supprimant aléatoirement une partie des connexions du réseau. La statistique des décisions prises en sortie traduit une fonction de probabilités sur les différentes décisions, encodant ainsi l’incertitude associée. Nous travaillons en lien avec le laboratoire d’informatique de Clermont-Ferrand (LIMOS) dans le cadre de la détection des données dites Out-Of-Domain en utilisant la théorie des croyances. Pour plus d’informations, vous pouvez consulter notre article publié dans la conférence International Joint Conference on Neural Networks, 2021 ou le projet : https://github.com/Soplia/SLUE-demo

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