评估端到端自动驾驶控制中的不确定性量化

Nov, 2018

评估端到端自动驾驶控制中的不确定性量化

Evaluating Uncertainty Quantification in End-to-End Autonomous Driving Control

Rhiannon Michelmore, Marta Kwiatkowska, Yarin Gal

TL;DR本文讨论了 Deep Neural Networks 在自动驾驶领域中的应用，提出了一种实时提取不确定性量化度量的方法，并使用此方法预测了潜在的崩溃事件。

Abstract

A rise in popularity of deep neural networks (DNNs), attributed to more powerful GPUs and widely available datasets, has seen them being increasingly used within safety-critical domains. One such domain, self-dri

deep neural networks safety-critical domains self-driving cars quantitative measures uncertainty

发现论文，激发创造

端到端自动驾驶控制的统计保证下的不确定性量化

本论文提出了一种基于最先进的模拟器的框架，以评估端到端 Bayesian 控制器，实验评估了不同场景下用于避碰的不确定性计算的质量并表明不确定性估计可大大帮助自动驾驶车辆的决策。

Sep, 2019

自主车应用深度学习部件不确定性估计方法比较

本文研究了自主车辆在安全关键任务中使用神经网络时，面临的不可避免的误差问题，并给出了一些用于评估这种不确定性的方法和指标，比较了各种不确定性量化方法在特定 AV 任务和类型的优劣。

Jun, 2020

端到端控制的空间不确定性采样

本文提出了一种利用特征映射相关性估计不确定性的贝叶斯神经网络用于端到端控制，该方法在传统元素级 dropout 方法上实现了更好的模型拟合和更紧密的不确定性估计。

May, 2018

利用不确定性量化预测自动驾驶系统中的安全不当行为

使用贝叶斯不确定性量化方法对深度学习领域的安全关键性行为进行评估，以实现在系统级仿真测试中对系统行为进行准确预测并提供及早的警告，研究发现深度集成方法能够有效并高效地检测并避免潜在的系统行为失控，为建立深度神经网络自主驾驶汽车的故障安全机制提供了可行的方法。

Apr, 2024

深度神经网络多维度不确定性量化

本文旨在研究如何衡量深度神经网络中不同的不确定性因素，进一步探究利用这些因素更有效地解决不同决策问题的方法。其中，作者提出了一个一般学习框架来定量不同根本原因导致的多种不确定性，并发现在对于深度神经网络的分类及早期时间点的事件检测中，对于实现最佳效果的不确定性因素分别为矛盾和真空。此外，本文还提出了一个改进 SSL 算法的框架，以抵御 OOD 对象的重要影响。

Apr, 2023

具有模型不确定性估计的安全强化学习

使用 MC-Dropout 和 Bootstrapping 方法来提高安全驾驶机器人的模型稳定性，实现在未知数据情况下的碰撞回避。

Oct, 2018

科学机器学习中的不确定性量化：方法、指标和比较

本文介绍了一个包含不确定性建模、解法和评估的完整框架，用于量化神经网络中包括噪声、有限数据、超参数、过度参数化、优化和采样误差及模型错误等多源的误差和不确定性，特别关注向无限维函数空间中的偏微分方程和操作映射的学习，包括一个在原型问题上进行的广泛的比较研究。

Jan, 2022

重新审视不确定性估计的评估及其在探索模型复杂度 - 不确定性平衡中的应用

本研究针对神经网络预测的不确定性准确度进行研究，提出了针对不同使用场景下的新度量标准，探讨了模型复杂度与不确定度准确度之间的权衡关系，并通过实验验证了新度量标准的有效性和一些有趣的趋势。

Mar, 2019

对复杂动态系统中认识不确定性和随机不确定性量化的机器学习架构评估

本研究比较了多种机器学习技术的 UQ 准确性，并对两个模型（船只在波浪中的运动和 Majda-McLaughlin-Tabak 模型）进行了应用。

Jun, 2023

深度图像合成神经网络预测不确定性的视觉分析

利用不同方法高效估计深度神经网络的预测不确定性和敏感性，并将其互动比较和对比，以应对可靠的不确定性感知模型在深度图像合成任务中产生信息丰富且质量多样的插图，进一步提高深度可视化模型的稳健性和可解释性，使其在以视觉分析为基础的各个科学领域得以实际应用和方便使用。

May, 2024