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本文识别了神经网络在错误分类期间内部激活中的频谱漂移，并引入了自检测神经网络（SDNN），通过监控频谱动态来检测故障，在CIFAR-10上实现了79%的AUROC，比基于置信度的方法高出25-30个百分点。
本文介绍了一种校准语言模型不确定性的方法，该方法从每层MLP更新轨迹中提取十一个尺度不变几何特征，并将其输入稀疏线性探测器，在选择性弃权条件下比MSP表现更好，AURC分数最高提升21点。