Dec, 2019
通过校准预测为深度神经网络构建PAC置信集
PAC Confidence Sets for Deep Neural Networks via Calibrated Prediction
TL;DR我们提出了一种算法，将校准预测与从学习理论推导的泛化界限相结合，构建深度神经网络的置信集，具有PAC保证——即给定输入的置信集具有很高的真标签概率。我们演示了如何在ResNet for ImageNet、视觉对象跟踪模型和半猎豹强化学习问题的动态模型上使用我们的方法构建PAC置信集。