深度模型如何可信？牛津大学博士论文《具有硬逻辑约束的深度学习》，158页pdf

深度学习正变得越来越普遍，由于它的成功，它很可能在未来几年被应用到我们生活的几乎每个方面。然而，它的成功故事掩盖了在现实世界中不慎应用它所带来的危险。事实上，即使深度学习模型在准确性(或任何其他选择的指标)方面报告了惊人的高性能，它们也不能保证模型在实际使用时不会出现任何意外行为。这在安全关键型应用程序中尤其危险，在这种应用程序中，即使一个无法预见的错误也可能造成严重的后果。此外，每走错一步，人类对这项技术的信心就会动摇，从而延缓了它的采用。因此，通过减少(如果不是完全排除)所有意想不到的行为来提高这些模型的可信性是极其重要的。

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