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迈向无偏随机不确定性估计的一步
该研究提出了一种新的数据不确定性估计方法，通过主动去噪处理观察数据，以更准确地近似实际数据不确定性。实验证明，与标准方法相比，我们提出的方法更接近实际数据不确定性。
PDF7 months ago
神经网络训练与不确定数据的专家混合方法
该研究提出了 “不确定性感知的专家混合”（uMoE）方法，该方法通过将不确定性直接集成到训练过程中来解决基于神经网络的预测模型中的 aleatoric 不确定性问题。结果表明，uMoE 在处理数据不确定性方面显著优于基线方法，并展示了其适应
PDF7 months ago
监控人脸反欺诈数据不确定性的分布估计
通过建模数据的不确定性，本研究提出了一种将传统面部反欺骗（FAS）点估计转换为分布估计的方法，以提高 FAS 在长距离监控场景中的稳定性和准确性。该方法在 SuHiFiMask 数据集上得到了验证，并在 ACER 和 AUC 指标上表现出可
PDF10 months ago
数据智能：表格数据中异质结果的群体特征刻画
该研究提出了一种名为 Data-IQ 的框架来对医疗数据集中的具有相似特征但不同结果的患者进行数据分层，并将其分为易于预测、模糊和难以预测三个互斥组群，实验结果表明该方法能够有效地提高模型的性能和可靠性，并有助于相关领域的特征提取和数据集筛
PDF2 years ago
探索自然语言处理中的预测不确定性和校准：对方法和数据稀缺性影响的研究
研究在从低资源语言中采样的数据集上训练模型的情况下，通过多种方法评估和分析神经分类器的预测置信度，发现尽管使用预训练模型和集成模型可以获得最佳结果，但数据集规模增大时不确定性估计的质量可能会受到影响。对序列不确定性进行了定性分析，发现模型的
PDF2 years ago
天文不确定时间序列的可解释分类
研究了机器学习在天体物理学中的作用，对不确定的时间序列建立了可解释的子序列模型以达到与现有方法相当的分类效果，并考虑了数据不确定性以及对模型进行解释。
PDF2 years ago
COLING探索文本转 SQL 解析器内在不确定性
本文通过探索神经网络的固有不确定性 (称为 SUN)，通过数据不确定性约束和模型不确定性约束提高 text-to-SQL 解析性能，并在五个基准数据集上实验得到了新的最优结果。
PDF2 years ago
理解与缓解零样本翻译中的不确定性
该篇论文从不确定性的角度出发，提出两种轻量级的方法解决零 - shot 翻译的偏差问题，并在平衡和不平衡数据集上进行实验，证实这些方法显著提高了在强 MNMT 基线上的零 - shot 翻译的性能，并提供了定量分析的见解。
PDF2 years ago
ICLR具有通用函数类的高效可微形预测
本文提出了一种广义的拟合的预测集来解决多可学习参数，通过考虑找到最有效的预测集的约束经验风险最小化问题，从而实现有效的经验覆盖。同时，本文还开发了一种基于梯度的算法来优化这个 ERM 问题以近似有效的覆盖和最优效率。
PDF2 years ago
深度神经网络中的不确定性调查
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
PDF3 years ago
CVPR人脸识别中的数据不确定性学习
本研究将数据不确定性学习应用于人脸识别，实现对特征（平均值）和不确定性（方差）的同时学习，并提供了有关如何结合不确定性估计来减少噪声样本不利影响以及影响特征学习的深入分析。
PDF4 years ago
有限精度点集的逐渐消失的多项式
给定一组精度有限的实点集 X 和数据误差公差 Tol，本论文介绍了一种计算出一组在 X 和 X* 中 “几乎为零” 的多项式集合 G 的算法，该算法可以同时表征 X 及其所有等价集合 X*。
PDF16 years ago