基于可微信念函数层的神经网络

构建了使用 Yager 规则结合的可微信念函数层神经网络，解决反向传播中 Dempster 归一化器导致的梯度发散问题。 模型输出作为“未知”信号，在 CIFAR-10H 数据集上，Yager 规则的真空度比 Dempster 规则大 9 倍，且该模型在分布外检测任务中表现与强基线方法具有竞争力。