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Nov, 2018
深度学习中的单模型不确定性
Frequentist uncertainty estimates for deep learning
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Natasa Tagasovska, David Lopez-Paz
TL;DR
本文提出了一种基于深度神经网络单模型的aleatoric和epistemic不确定性估计方法，分别为Simultaneous Quantile Regression（SQR）和Orthonormal Certificates（OCs），这些方法无需集成或重新训练深层模型就能达到竞争性能。
Abstract
We provide frequentist estimates of aleatoric and
epistemic uncertainty
for
deep neural networks
. To estimate
aleatoric uncertainty
we pro
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