ICMLJul, 2020
BaCOUn:具有分布外不确定性的贝叶斯分类器
BaCOUn: Bayesian Classifers with Out-of-Distribution Uncertainty
Théo Guénais, Dimitris Vamvourellis, Yaniv Yacoby, Finale Doshi-Velez, Weiwei Pan
TL;DR使用贝叶斯框架在深度分类器上进行推理,从而获得可靠的不确定性估计。将一个生成器与基于边界点的特征组合起来,用于处理训练数据中的偏移问题。