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Mar, 2017
贝叶斯深度学习在计算机视觉中需要哪些不确定性?
What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?
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Alex Kendall, Yarin Gal
TL;DR
本研究探讨了在计算机视觉任务中, 使用贝叶斯深度学习模型对本质和表观不确定性进行建模的影响, 并提出了一种新的深度学习框架,将输入相关的本质不确定性与表观不确定性相结合。 我们还提出了一种新的损失函数,可解释为学习的衰减,将其应用于像素级语义分割和深度回归任务中,使得模型更加鲁棒并取得新的最先进的结果。
Abstract
There are two major types of
uncertainty
one can model. Aleatoric
uncertainty
captures noise inherent in the observations. On the other hand, epistemic
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