分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2023-02-15 合作期刊: 《桂林电子科技大学学报》
摘要： 现代神经网络可能会对来自训练分布之外的输入产生高置信度的预测结果,对机器学习模型构成潜在威胁。检测 异常分布的输入是在现实世界中安全部署模型的核心问题。基于能量模型的检测方法,直接利用模型提取的特征向量计 算样本的能量分数,而依赖并不重要的特征可能会影响检测的性能。为了解决该问题,提出了一种基于稀疏优化的损失函 数。对已经预训练完成的分类模型进行微调,在学习过程中保持模型分类能力的同时,增加正常样本特征的稀疏程度,使 得正常样本的能量分数降低,正常样本与异常样本之间的分数差异变大,从而提高检测效果。该方法并未引入异常的辅助 数据集,避免了样本之间相关性的影响。在数据集CIFAR-10和CIFAR-100上的实验结果表明,该方法将检测6个异常数 据集的平均 FPR 95分别降低了15.02%和15.41%。
分类： 生物学 >> 植物学 提交时间： 2022-12-20 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 多样性反映了群落间物种组成差异。通过研究多样性可以为区域的生物多样性保护提供科学依据。 以敦煌北山及马鬃山地区为研究区域，采用系统布设样方法，共设置79个植物群落样地，探讨群落间多样性及其 组分，分析其与气候因素、土壤因素和地理距离之间的相互关系。结果表明：（ 1）敦煌北山及马鬃山地区的植物群 落存在地理衰减格局，群落间差异较大， 多样性以更替组分为主。（ 2）气候、土壤和地理距离对多样性及其更替组 分有显著影响，其中气候因素影响最大，地理距离影响最小。（ 3）通过多元回归分析（MRM）表明，气候因素、土壤因 素与地理距离对多样性及其更替组分作用存在差异，气候和土壤因素作用远大于地理距离。综上所述，敦煌北山 及马鬃山地区植物群落多样性及其更替组分是生境过滤和扩散限制共同作用的结果，生境过滤对其影响占有较 大的比重，环境的异质性是影响该地区物种差异的重要因素。
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