研究深度学习的鲁棒性的一个主要挑战是定义了给定神经网络（NN）不变的``毫无意义''扰动集。关于鲁棒性的大多数工作隐含地将人作为参考模型来定义这种扰动。我们的工作通过使用另一个参考NN来定义给定的NN应该不变，从而使对任何NN的依赖概述对任何NN的依赖。这使得衡量鲁棒性等同于衡量两个NN共享不稳定的程度，我们提出了一种称为搅拌的措施。搅拌重新调整现有的表示相似性措施，使其适合衡量共享的不稳定。使用我们的度量，我们能够深入了解共享的不断增长，随着重量初始化，体系结构，损失功能和培训数据集的变化如何变化。我们的实现可在：\ url {https://github.com/nvedant07/stir}中获得。
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面部分析模型越来越多地应用于对人们生活产生重大影响的现实应用中。但是，正如文献所表明的那样，自动对面部属性进行分类的模型可能会对受保护的群体表现出算法歧视行为，从而对个人和社会产生负面影响。因此，开发可以减轻面部分类器中意外偏见的技术至关重要。因此，在这项工作中，我们引入了一种新颖的学习方法，该方法将基于人类的主观标签和基于面部特征的数学定义的客观注释结合在一起。具体而言，我们从两个大规模的人类注销数据集中生成了新的客观注释，每个数据集都捕获了分析的面部特征的不同观点。然后，我们提出了一种合奏学习方法，该方法结合了接受不同类型注释的单个模型。我们对注释过程以及数据集分布提供了深入的分析。此外，我们从经验上证明，通过结合标签多样性，我们的方法成功地减轻了意外偏见，同时保持了下游任务的明显准确性。
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我们争辩说，当模型学习\ texit {good}表示时，我们应该有一个有价值的视角是，应该由人类类似地观察到模型的类似表示的输入。我们使用\ textit {表示反转}来生成映射到相同模型表示的多个输入，然后通过人类调查量化这些输入的感知相似性。我们的方法产生了模型与人类感知对齐的程度的衡量标准。使用这种对准度量，我们评估了用各种学习范例（例如〜监督和自我监督学习）和不同培训损失（标准和强大培训）培训的模型。我们的研究结果表明，具有人类感知的表现的对齐提供了对模型的品质的有用的额外见解。例如，我们发现与人类感知的对齐可以用作模型对不同模型对输出冲突的输入的模型预测的信任的量度。我们还发现模型的各种属性，如其架构，培训范式，培训损失和数据增强在与人类感知一致的学习陈述中起着重要作用。
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人类机器人相互作用（HRI）对于在日常生活中广泛使用机器人至关重要。机器人最终将能够通过有效的社会互动来履行人类文明的各种职责。创建直接且易于理解的界面，以与机器人开始在个人工作区中扩散时与机器人互动至关重要。通常，与模拟机器人的交互显示在屏幕上。虚拟现实（VR）是一个更具吸引力的替代方法，它为视觉提示提供了更像现实世界中看到的线索。在这项研究中，我们介绍了Jubileo，这是一种机器人的动画面孔，并使用人类机器人社会互动领域的各种研究和应用开发工具。Jubileo Project不仅提供功能齐全的开源物理机器人。它还提供了一个全面的框架，可以通过VR接口进行操作，从而为HRI应用程序测试带来沉浸式环境，并明显更好地部署速度。
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先前的工作表明，深-RL可以应用于无地图导航，包括混合无人驾驶空中水下车辆（Huauvs）的中等过渡。本文介绍了基于最先进的演员批评算法的新方法，以解决Huauv的导航和中型过渡问题。我们表明，具有复发性神经网络的双重评论家Deep-RL可以使用仅范围数据和相对定位来改善Huauvs的导航性能。我们的深-RL方法通过通过不同的模拟场景对学习的扎实概括，实现了更好的导航和过渡能力，表现优于先前的方法。
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深钢筋学习中的确定性和随机技术已成为改善运动控制和各种机器人的决策任务的有前途的解决方案。先前的工作表明，这些深-RL算法通常可以应用于一般的移动机器人的无MAP导航。但是，他们倾向于使用简单的传感策略，因为已经证明它们在高维状态空间（例如基于图像的传感的空间）方面的性能不佳。本文在执行移动机器人无地图导航的任务时，对两种深-RL技术 - 深确定性政策梯度（DDPG）和软参与者（SAC）进行了比较分析。我们的目标是通过展示神经网络体系结构如何影响学习本身的贡献，并根据每种方法的航空移动机器人导航的时间和距离提出定量结果。总体而言，我们对六个不同体系结构的分析强调了随机方法（SAC）更好地使用更深的体系结构，而恰恰相反发生在确定性方法（DDPG）中。
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当执行模式识别时，分类器的准确性主要与输入特征向量的质量和代表性相关。特征选择是一个过程，可以正确表示信息并可能提高分类器的准确性。此过程负责找到最佳的功能，从而使我们能够确定A类模式所属的属性。功能选择方法可以归类为过滤器，包装器和嵌入。本文介绍了一些用于手工特征选择的过滤器和包装方法的调查。还提供了一些关于数据结构，处理时间和能够很好地代表特征向量的讨论，以明确说明某些方法以执行特征选择的适当方式。因此，如果应用其积极因素和负面因素，则提出的特征选择方法可以准确有效，发现哪个最适合问题的域可能是最艰巨的任务。
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机器人模拟一直是机器人领域研发的组成部分。模拟消除了通过启用机器人的应用测试来快速，负担得起的，而无需遭受机械或电子误差而进行机器人应用测试，从而消除了对传感器，电动机和实际机器人物理结构的可能性。通过虚拟现实（VR）模拟，通过提供更好的环境可视化提示，为与模拟机器人互动提供了更具吸引力的替代方法，从而提供了更严肃的体验。这种沉浸至关重要，尤其是在讨论社交机器人时，人类机器人相互作用（HRI）领域的子区域。在日常生活中，机器人的广泛使用取决于HRI。将来，机器人将能够与人们有效互动，以在人类文明中执行各种任务。在个人工作空间开始扩散时，为机器人开发简单且易于理解的接口至关重要。因此，在这项研究中，我们实施了一个使用现成的工具和包装的VR机器人框架，以增强社交HRI的研究和应用开发。由于整个VR接口是一个开源项目，因此可以在身临其境的环境中进行测试，而无需物理机器人。
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在胸部计算机断层扫描（CT）扫描中，自动分割地面玻璃的不透明和固结可以在高资源利用时期减轻放射科医生的负担。但是，由于分布（OOD）数据默默失败，深度学习模型在临床常规中不受信任。我们提出了一种轻巧的OOD检测方法，该方法利用特征空间中的Mahalanobis距离，并无缝集成到最新的分割管道中。简单的方法甚至可以增加具有临床相关的不确定性定量的预训练模型。我们在四个胸部CT分布偏移和两个磁共振成像应用中验证我们的方法，即海马和前列腺的分割。我们的结果表明，所提出的方法在所有探索场景中有效地检测到遥远和近型样品。
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大多数持续学习方法都在明确定义任务边界并在培训和测试过程中可用的任务标识信息的设置中进行了验证。我们探讨了这种方法在任务不足的环境中的性能，该环境更像动态临床环境，并逐渐变化。我们提出了Odex，这是一种整体解决方案，将分布外检测与持续学习技术相结合。在海马分割的两种情况下进行验证表明，我们提出的方法可靠地维持早期任务的性能而不会失去可塑性。
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