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Aug, 2023
离散诱导的狄利克雷后验用于回归的稳健不确定性量化
Discretization-Induced Dirichlet Posterior for Robust Uncertainty Quantification on Regression
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Xuanlong Yu, Gianni Franchi, Jindong Gu, Emanuel Aldea
TL;DR
我们提出了一种用于回归任务的更强大的不确定性量化的广义AuxUE方案,并通过实验证明我们的方法在面对噪声输入时可以提供稳健的不确定性估计,并且可以扩展到图像级和像素级任务。
Abstract
uncertainty quantification
is critical for deploying
deep neural networks
(DNNs) in real-world applications. An
auxiliary uncertainty estimator
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