本文对神经网络不确定性估计进行了全面的概述和介绍，包括模型不确定性和数据不确定性，并介绍了通过确定性神经网络、贝叶斯神经网络、神经网络集合和测试时间数据增强方法来建模这些不确定性的方法。此外，还讨论了不确定性方面的实际应用中存在的挑战和限制，以及未来工作的展望。

Jul, 2021

本文旨在研究如何衡量深度神经网络中不同的不确定性因素，进一步探究利用这些因素更有效地解决不同决策问题的方法。其中，作者提出了一个一般学习框架来定量不同根本原因导致的多种不确定性，并发现在对于深度神经网络的分类及早期时间点的事件检测中，对于实现最佳效果的不确定性因素分别为矛盾和真空。此外，本文还提出了一个改进 SSL 算法的框架，以抵御 OOD 对象的重要影响。

Apr, 2023

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

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

本文综述了深度神经网络中不确定性的重要性和定义，包括传统领域和特定于深度神经网络的现有方法，并概括了其在多种实际学习任务中的应用。

Feb, 2023

利用轻量级概率网络，将预测不确定性纳入灵敏度分析以及通过不确定性分解的新方法进行模型解释，最终提高了模型的鲁棒性和推广能力，并从输入域的不确定性解释预测不确定性，从而提供了验证和解释深度学习模型的新方法。

Oct, 2018

深度神经网络在风险决策中的应用受到广泛关注，已在医学、金融、制造和质量控制等领域取得广泛应用。本文提出了一种数学框架，用于量化深度神经网络模型的预测不确定性，特别针对含有离散特征变量的表格数据集。通过对结核病患者在治疗过程中的预测进行案例研究，结果表明在一定风险水平下，我们能够识别出风险敏感的情况，这些情况容易因为预测器中的误差而被错误分类。与蒙特卡洛丢弃法相比，我们提出的框架更加关注误分类的情况。我们的提出的深度学习不确定性量化框架可在存在离散预测误差的应用中支持基于风险的决策。

Oct, 2023

该论文可视化和量化基于梯度的神经网络后续可视化解释的预测不确定性，指出不确定性降低了解释的可信度，提出了一种插件方法以可视化和量化任何基于梯度的解释技术剩余的预测不确定性，并通过两个数据集、四种解释技术和六种神经网络架构对提出的观察进行了支持。

Jun, 2024

本研究针对神经网络预测的不确定性准确度进行研究，提出了针对不同使用场景下的新度量标准，探讨了模型复杂度与不确定度准确度之间的权衡关系，并通过实验验证了新度量标准的有效性和一些有趣的趋势。

Mar, 2019

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