Apr, 2024

卫星数据不确定性感知的热带气旋风速估计

PDF
TL;DR这项研究通过进行理论和定量比较，分析了应用于卫星图像的 DNN 模型中现有的不确定性量化方法，以海洋热带气旋的风速估算任务为例，发现预测不确定性可用于提高准确性，并对不同方法的预测不确定性进行了分析。
deep neural networksearth observation datauncertainty quantification methodswind speed estimationtropical cyclones
发现论文，激发创造
  • 使用深度集成实现简单且可扩展的预测不确定性估计

    本研究提出了一种替代贝叶斯 NN 的简单实现方法，其能够产生高质量的预测不确定性估计，并在分类和回归数据集上进行了实验以证明这一点。此外，研究还评估了在已知和未知数据分布下的预测不确定性，并证明该方法能够在超出分布的样本上表现出更高的不确定性，同时在 ImageNet 上证明了该方法的可扩展性。

    Dec, 2016

  • 深度图像合成神经网络预测不确定性的视觉分析

    利用不同方法高效估计深度神经网络的预测不确定性和敏感性，并将其互动比较和对比，以应对可靠的不确定性感知模型在深度图像合成任务中产生信息丰富且质量多样的插图，进一步提高深度可视化模型的稳健性和可解释性，使其在以视觉分析为基础的各个科学领域得以实际应用和方便使用。

    May, 2024

  • 处理时间异质性卫星数据实现实时热带气旋强度估计

    提出了一个使用生成对抗网络和卷积神经网络相结合的新颖框架，该模型利用所有卫星数据进行训练，只使用高频红外和水汽数据提供强度估计，并且可以将最大估计频率从 3 小时提高到不到 15 分钟。

    Oct, 2020

  • 评估端到端自动驾驶控制中的不确定性量化

    本文讨论了 Deep Neural Networks 在自动驾驶领域中的应用，提出了一种实时提取不确定性量化度量的方法，并使用此方法预测了潜在的崩溃事件。

    Nov, 2018

  • 时空数据的深度学习不确定性量化：挑战与机遇

    通过深度学习对时空数据进行不确定性量化，可以解决在高风险决策应用中出现的预测错误问题，并为未来的研究方向提供了潜在的机会。

    Nov, 2023

  • SDE-Net：为深度神经网络提供不确定性估计

    我们提出了一种基于随机动态系统视角的量化深度神经网络不确定性的新方法，即神经随机微分方程模型 (SDE-Net)，并证明了其存在唯一解的性质，实验证明该模型在不确定性占据重要角色的一系列任务中优于现有的不确定性估计方法。

    Aug, 2020

  • 深度神经网络中攻击领域外不确定性估计

    本文研究了基于深度神经网络的不确定性估计算法的鲁棒性，并提出了一种敌对攻击方法，证明了这些算法对于出域数据的不确定性估计容易受到攻击。在各种基准图像数据集上进行的大量实验结果表明，最先进方法所估计的不确定性很容易被我们的攻击所破坏。

    Oct, 2022

  • 自主车应用深度学习部件不确定性估计方法比较

    本文研究了自主车辆在安全关键任务中使用神经网络时，面临的不可避免的误差问题，并给出了一些用于评估这种不确定性的方法和指标，比较了各种不确定性量化方法在特定 AV 任务和类型的优劣。

    Jun, 2020

  • 利用对齐的重分析数据，融合深度学习进行热带气旋路径预测

    本文利用神经网络模型输入历史路径数据和再分析大气图像数据，很好地解决了热带气旋准确预测的问题，模型预测准确率较高，相较于传统的预测方法有很大的优势，可以为实时预报提供宝贵的参考依据。

    Oct, 2019

  • 通过距离感知的确定性深度学习方法进行简单和有原则的不确定性评估

    SNGP 基于权重规范化和高斯过程，解决了深度神经网络中单模型在预测、校准和域外检测上的不确定性问题。

    Jun, 2020