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Aug, 2023
基于加密的蒙特卡罗预测的鲁棒不确定性量化
Robust Uncertainty Quantification using Conformalised Monte Carlo Prediction
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Daniel Bethell, Simos Gerasimou, Radu Calinescu
TL;DR
用深度学习模型进行安全关键应用的部署仍然是一项非常具有挑战性的任务。我们介绍了一种新的混合不确定性量化方法,将自适应的蒙特卡罗(MC)dropout方法与符合预测(CP)相结合,提供可靠的预测集/区间,从而大大改进了现有的不确定性量化方法。
Abstract
Deploying
deep learning models
in
safety-critical applications
remains a very challenging task, mandating the provision of assurances for the dependable operation of these models.
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