classification uncertainty | BriefGPT

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基于弱监督的圆扫描合成孔径声纳图像的语义分割
我们提出了一种弱监督框架，用于圆型扫描合成孔径声纳（CSAS）图像的语义分割。
PDF6 months ago
证据不确定性量化：一个基于方差的视角
基于方差的方法扩展到分类问题中，量化分类的不确定性，实验结果显示这种方法在主动领域适应中与基于熵的方法的准确性相似，并提供了关于类别间不确定性和相关性的信息。
PDF8 months ago
偏域自适应的鲁棒类条件分布对齐
我们提出了一种解决方案，通过探索超过一阶矩来稳健地对齐分类分布，克服了现有方法在部分领域适应设置中由私人来源类别的不希望样本引起的负转移和降低分类性能的问题，同时设计了强健的伪标注以实现高效的目标监督。实验结果和消融分析表明，我们提出的模型
PDF9 months ago
面向设备的环境声音持续学习
本文提出一个简单而有效的连续学习方法，通过测量每个样本的分类不确定性来选择历史数据进行训练，避免在设备上环境音分类时出现的计算资源限制问题，实验结果表明，该方法在分类准确性和计算效率方面优于基线模型，能有效并不断学习新类别。
PDF2 years ago
CVPROpenTAL: 面向开放集合的时序动作定位
本文提出了 OpenTAL 框架，以 Evidential Deep Learning 为基础解决了开放场景下不可避免的未知动作问题，该框架由三个方面组成：具有不确定性的动作分类、动作性预测和时间位置回归，实验结果证明了该方法的有效性。
PDF2 years ago
CVPR彩虹记忆：带有多样样本记忆的持续学习
我们提出了一种新的记忆管理策略 Rainbow Memory（RM），该策略基于逐样本分类的不确定性和数据增强，旨在增强记忆中的样本多样性，并在 MNIST，CIFAR10，CIFAR100 和 ImageNet 数据集上进行了广泛的实证验
PDF3 years ago
AAAI基于生成模型的不确定性感知深度分类器
本篇研究提出了一种神经网络模型，该模型能够同时表达 aleatoric 和 epistemic 不确定性，区分特征空间的决策边界和 “out-of-distribution” 区域。在训练过程中，通过集成变分自编码器和生成对抗网络的方法生成
PDF4 years ago
IJCAI请求和再验证：用于昂贵标签的概念漂移检测的分层假设检验
本文提出了一种基于分层假设检验框架的请求 - 验证策略来检测概念漂移的方法，其中包括两种方法：HHT-CU 和 HHT-AG，这些方法在基准数据集上表现出明显的优势，并仅使用较少的标签就能超越现有的无监督漂移检测器和监督漂移检测器。
PDF6 years ago