AAAIDec, 2022
使用狄利克雷元模型进行后验不确定性学习
Post-hoc Uncertainty Learning using a Dirichlet Meta-Model
Maohao Shen, Yuheng Bu, Prasanna Sattigeri, Soumya Ghosh, Subhro Das...
TL;DR提出了一种基于贝叶斯元模型的方法，该方法用于增强预训练模型的不确定性量化能力，以实现不同应用场景下的预测性能，例如图像分类中的领域外数据检测、错分检测和可信迁移学习，无需额外的训练数据，从而在多个代表性图像分类基准测试上展示了更好的表现。