The Misclassification Likelihood Matrix: Some Classes Are More Likely To Be Misclassified Than Others

Fuente: arXiv

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sikar, Daniel, Garcez, Artur, Bloomfield, Robin, Weyde, Tillman, Peeroo, Kaleem, Singh, Naman, Hutchinson, Maeve, Laksono, Dany, Reljan-Delaney, Mirela
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
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https://arxiv.org/abs/2407.07818