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一种对标签噪声具有鲁棒性的一致性预测得分
通过在设定的概率内构建小的预测集合,拟合预测集合可量化网络不确定性。本研究针对带有噪声标签的校准问题,引入了一种对标签噪声具有鲁棒性的拟合得分。通过使用带有噪声标签的数据和噪声水平估算出无噪声的拟合得分,并在测试阶段使用该得分形成预测集合。
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2 months ago
RR-CP:基于可靠区域的医学图像分类的可信级别预测
我们提出了一种新的方法,可实现用户指定的错误率下的预测,并在此约束下优化预测集的大小,从而通过有效的医学人工智能模型和人工专家之间的合作,允许在临床决策中进行高效干预和质量检查。
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10 months ago
利用置信图神经网络进行图形不确定性量化
本研究提出了一种基于置信度的图神经网络模型 CF-GNN,以保证模型的可靠性,所采用的置信度预测方法即为 conformal prediction,该方法可产生预测区间,该区间内包含了真值标签,该模型通过拓扑感知输出修正模型减少了预测集大小
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a year ago
ICML
稳定的共形预测集
本论文将 CP 技术与经典算法稳定性界限相结合,提出了一种置信区间集合,可用单一模型拟合计算,并证明了该方法能够保证精度,避免了数据分割的需求,成功解决了传统方法无法处理连续未知变量 y_n+1 的瓶颈问题。
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3 years ago
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