Consistency-based Abductive Reasoning over Perceptual Errors of Multiple Pre-trained Models in Novel Environments
Este artigo propõe um quadro de raciocínio abduzido baseado em consistência que integra previsões de múltiplos modelos pré-treinados para mitigar a degradação de desempenho em ambientes novos, utilizando regras lógicas para selecionar um subconjunto de previsões que maximize a cobertura mantendo inconsistências abaixo de um limite, resultando em ganhos significativos de precisão e recall em comparação com modelos individuais e ensembles padrão.
Mario Leiva, Noel Ngu, Joshua Shay Kricheli, Aditya Taparia, Ransalu Senanayake, Paulo Shakarian, Nathaniel Bastian, John Corcoran, Gerardo SimariThu, 12 Ma🤖 cs.AI