arXiv cs.AI· Xinyu Zhang, Sichao Liu·· 9 小时前AI 评分26
神经解码中上下文先验下的置信度排序反转
Confidence-Ordering Reversal under Contextual Priors in Neural Decoding
AI 导读
研究发现，上下文先验在提升神经到语言解码候选分数的同时，会让残留错误变得更自信。在 MEG-MASC 上，区分修复与残留错误的 AUROC 从初始排名 2-3 时的 0.70 降至排名 21-50 时的 0.39，而排名 20 之后的错误占融合后全部错误的 46.6%。分别读取局部与先验分数可改善选择性解码，解码器在 74.5% 的窗口作答（原为 56.7%），92% 的输出集仍包含正确候选。
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