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关键词monte-carlo dropout

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帕金森病基于 MRI 的纹状体多巴胺转运体摄取评估的对称回归器
提出了一种使用对称的回归器来从黑质 MRI 斑块预测 DAT 摄取量的方法，该方法同时对右侧和左侧纹状体进行预测，并采用对称的损失函数和对称的 Monte-Carlo（MC）dropout 方法，结果表明该对称回归器在性能、可解释性和特征表
PDF3 months ago
融合丢失不确定性和轨迹采样的实用概率模型深度强化学习
本研究提出了一种基于神经网络的概率模型强化学习方法，利用 Monte-Carlo dropout 和轨迹采样相结合的 DPETS 框架来稳定预测系统不确定性，并通过设计适应神经网络拟合误差的损失函数实现更准确的概率模型预测。在评估中，DPE
PDF9 months ago
当蒙特卡罗 Dropout 遇到多出口：在 FPGA 上优化贝叶斯神经网络
本研究提出了一种新颖的多出口 Monte-Carlo Dropout（MCD）Bayesian 神经网络，实现了具有低算法复杂度的良好校准预测。此外，我们还提出了一个转换框架，可为多出口 MCD BayesNN 生成基于 FPGA 的加速器
PDFa year ago
ACL略施推力，NLI 模型可鲁棒高效地预测忠实度
本文提出了一种利用数据增强和鲁棒推理过程将单纯的 NLI 模型用于预测语言模型忠实度的方法，应用于 TRUE 基准来说效果显著且计算代价较小。
PDFa year ago
基于采样的实例分割网络不确定性估计
本文探究机器学习模型预测不确定性模拟的一种技术 Monte-Carlo Dropout 的聚类方法，并使用贝叶斯高斯混合模型来解决效率问题。同时研究了不同的 dropout rate，focal loss 和标度等技术，并将它们整合到 Ma
PDFa year ago
神经网络后验不确定性量化的测试时使用 Dropout 注入
本文研究了贝叶斯方法中的一种蒙特卡罗 dropout，提供了在评估神经网络的认知不确定性方面的原则性工具，继而提出了 dropout 注入的方法，它是嵌入式 dropout 的实用替代方案，文中着重研究了回归问题的实验结果，同时指出了其有效
PDFa year ago
EMNLP从模仿到整合：面向预训练语言模型的知识整合
本研究探讨了一种新的 PLM 重用范式，即 Knowledge Integration（KI），旨在将来自不同专门处理不同分类问题的 PLM 的知识融合成一个通用的学生模型，该研究使用 Monte-Carlo Dropout 算法，设计了
PDF2 years ago
COLING基于贝叶斯近似的领域外检测分布校准
本文提出了一种基于贝叶斯模型和 Monte-Carlo Dropout 技术的 OOD 检测框架，能够有效减少训练集和测试集分布的不匹配所导致的不确定性，从而提高 OOD 的 F1 得分。
PDF2 years ago
ACL在 IID、OOD 和对抗环境中研究不同任务的选择性预测方法
本研究通过对多个 NLP 任务的 17 个数据集进行实验表明，对于具有选择性预测能力的 NLP 系统，尽管其利用了额外的资源，但现有的方法并不能始终在所有数据领域（IID）, 数据领域外（OOD）和对抗性（ADV）的场景下显着优于最简单的基
PDF2 years ago
ICCV自监督多视角立体匹配中的不确定性探究
提出了一种新的 UMVS 框架，通过估计自监督 MVS 中的认知不确定性来处理前景中的不确定监督和背景中的无效监督信号，并在 DTU 和 Tank＆Temples 基准测试中获得了最佳性能。
PDF3 years ago
不确定特征对齐下的无监督领域自适应
本文提出了一种基于 Monte-Carlo dropout 的不确定性滤波和特征对齐方法（UFAL），该方法包括 Uncertain Feature Loss（UFL）函数和 Uncertainty-Based Filtering（UBF）
PDF4 years ago
ICMLMC Dropout 行为注记
本研究探讨了 Monte-Carlo dropout 的行为特性，并发现了一些需要注意的有趣属性，以供不确定性估计时谨慎考虑和测试。
PDF4 years ago