prediction uncertainty | BriefGPT

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ECCV具有变分信息瓶颈的学习到学习方法，用于域通用化
本文介绍了一种面向领域概括的概率元学习模型，并通过提出的元变分信息瓶颈原则，即 MetaVIB，学习了领域不变表示，从而更好地处理了预测不确定性和领域转移问题。
PDF4 years ago
领域自适应语义分割中通过不确定性估计纠正伪标签学习
本文提出了一种基于预测不确定性纠正伪标签学习的无监督语义分割自适应方法，通过模型输出语义分割预测和预测的不确定性，利用预测的方差建模估计不确定性，并将其纳入优化目标，从而动态地根据不同的置信度阈值纠正噪声伪标签，显著提高了在三个基准测试集上
PDF4 years ago
MMDR|GRADUATE：基於深度學習且考慮不確定性的糖尿病視網膜病變評估方法
DR | GRADUATE 是一种基于深度学习人工智能的糖尿病性视网膜病变筛查辅助诊断系统，它采用高斯抽样的方法进行多实例学习，并根据显著性地图和预测不确定性来支持决策，该系统能够在不熟悉的医学图像数据类型上进行异常检测和诊断，因此在糖尿病
PDF5 years ago
仇恨言论分类的预测不确定性估计
为了更好地检测和过滤仇恨言论，需要开发出可以检测仇恨言论并帮助用户理解何时越过界限的机器学习模型。该研究使用深度神经网络和蒙特卡洛 dropout 正则化方法来进行预测和评估，以可靠地检测仇恨言论并提高分类可靠性和准确性。
PDF5 years ago
计算机辅助诊断中的不确定性量化：让你的模型对模糊病例说 “不知道
对于集成预测不确定性以提高深度学习患者安全性的图像分类器，我们评估了两种不同的方法。我们发现，这些方法使用光学相干断层扫描的数据集训练，能够得出更可靠的结果，有望提高患者安全性。
PDF5 years ago
通过图像重构检测意外情况
本研究提出了一种新的策略，通过检测图像中的不良合成区域来识别未知类别，此方法比基于不确定性和自编码器的方法更为有效。
PDF5 years ago
利用证据理论的深度学习进行分类不确定性量化
通过在类概率上使用狄利克雷分布对主观逻辑进行建模并使用确定性神经网络从数据学习收集导致预测的证据的功能，我们提出一种与贝叶斯神经网络正交的方法，该方法可以直接推断出预测的不确定性。我们的方法在检测超出分布的查询和对抗性扰动方面取得了空前的成
PDF6 years ago