Verify your Labels! Trustworthy Predictions and Datasets via Confidence Scores.
本文提出了一种名为 LabelTrust 的通用工具，用于为机器学习中的样本-标签映射（SL-Mappings）生成置信度分数。SL-Mappings 是机器学习模型训练与推理的核心，其正确性直接关系到模型的安全性与可靠性，尤其是在面临投毒
#dataset-poisoning
共收录 2 条相关情报。
← 返回所有主题Train in Vain: Functionality-Preserving Poisoning to Prevent Unauthorized Use of Code Datasets
提出 FunPoison，一种功能保持的数据投毒方法，通过注入可编译的弱使用片段，保护代码数据集免遭未授权使用。