该论文探讨了利用不确定性估计技术提高样本效率和鲁棒性的方法，其中提出了利用打包聚合技术训练奖励模型，但研究结果显示，集成主动学习并不比随机采样更有效。

Mar, 2022

探索概率方法来提高机器翻译质量评估，提供良好的置信度估计，并通过全后验预测分布进行评估。还展示了在不对称风险的情况下如何利用后验信息，从而捕捉翻译工作流程中的典型情况。

Jun, 2016

该研究通过在神经网络的语音信号增强过程中，将 aleatoric 和 epistemic 不确定性模型化，提出了一种模型不确定性建模的框架，并在不同数据集上验证了该方法的有效性。

May, 2023

本研究针对计算机视觉应用中对三维边界框的预测挑战，提出了自回归预测方法来改进输出分布的建模，并采用自身数据集 COB-3D，并探索实际机器人应用中新的模糊不确定性，最终在 SUN-RGBD、Scannet、KITTI 和本文提出的数据集上取得了良好的预测效果和意义明确的不确定度测量。

Oct, 2022

提出了一种用基于贝叶斯信任网络和蒙特卡罗采样的方法来对神经网络进行不确定性估计，这个方法具有与神经网络结构和任务无关，不需要优化进程的更改，能够应用于已经训练好的结构，有效地提高了准确性。

Jul, 2019

本篇论文首次提出了一种网络模型，其可预测合成图像的结构化不确定性分布。模型可学习预测每个重构的完整高斯协方差矩阵，从而实现有效的采样和似然评估，通过该方法，能够准确地重构合成数据集的地面真实相关残差分布，并为真实面部图像生成可信度高的概率密度函数分布。同时，展示了合成图像的结构保留降噪方法。

Feb, 2018

本文研究如何将模型和数据的不确定性估计融入自然语言处理模型中，用以辨识在线谣言，我们提出了两种基于不确定性的算法，并证明可以优先处理容易出错的实例进行人工事实核查。同时，我们还展示了如何使用不确定性估计来解读谣言传播中的模型表现。

May, 2020

本文提出了一种新的针对回归任务中不确定性预测校准的方法和评估方法，并通过对合成问题和对 COCO 和 KITTI 数据集的物体检测边界框回归任务的实验验证，展示出基于直方图的聚类方法和基于缩放的校准方法的效果相当好。

May, 2019

通过后处理的抽样策略估计数据不确定性，该方法可用于任何前馈确定性网络，能生成多样化的预测分布，并与预测误差有着良好的相关性。

Aug, 2023

本文研究基于统计学习理论的机器学习方法中的不确定性问题，并深入探讨了在回归分析中评估模型系数和输出特征值预测中的不确定度。另外，针对机器学习中的模型复杂度和严重非线性等问题提出解决方案，并指出决策制定时需要对机器学习模型和预测进行不确定性评估、风险评估的需求，并提供使用非参数技术解决不确定性问题的方法及最新的超级计算机设备供进行高强度计算。

Jun, 2022