关键词predictive uncertainty estimation
搜索结果 - 7
- 基于一种狄利克雷分布混合的改进证据深度学习
该论文通过混合狄利克雷分布的变分推断来建模一致的目标分布，并通过学习得到的元分布模型提取目标模型中的学到的不确定性。实验证明我们提出的方法在各种基于不确定性的后续任务中具有优越性，并展示了学到的认知不确定性的一致性和不一致性带来的实际影响。
- 贝叶斯神经网络中可行的函数空间变分推理
在这篇论文中，我们提出了一个基于函数空间变分推断的可扩展函数空间变分推断方法，该方法明确地将贝叶斯推断应用于神经网络，并允许结合先验信息以产生可靠的预测不确定性评估。我们展示了该方法在一系列预测任务上的最新不确定性估计和预测性能，并证明其在 - 使用因子图对经过训练的深度神经网络进行不确定性传播
预测不确定性估计是一个具有挑战性的问题，阻碍了深度神经网络在安全关键应用中作为子系统的使用。我们通过将不确定性传播视为非线性优化问题，采用因子图的方法，观察到在大部分实验中（包括三个数据集和两种神经网络架构），相较于以前的工作，在性能方面取 - ECCV潜在判别确定性不确定性
该研究提出了一种可扩展的、有效的决策不确定性方法，通过利用区别最大化层，通过任意大小的可训练原型学习鉴别隐藏空间，以解决深度学习在实际中应用时不确定性预测的问题，该方法在图像分类、分割和单眼深度估计任务上超过了深度集合的现有技术。
- 深度医学图像分割的置信度校准与预测不确定性估计
本文研究了医学图像分割中全卷积神经网络的预测不确定性估计，包括使用 Dice 损失和交叉熵损失进行的分割质量和不确定性估计比较，基于批归一化和 Dice 损失的网络置信度校准及模型集成方法，以及有关医学图像分割的结构分割质量预测和检测等方面 - ICMLNGBoost: 自然梯度提升用于概率预测
NGBoost 是一种利用梯度提升用于概率预测的算法，可以通过考虑与目标函数相关的分布的参数并将其视为多参数提升算法的目标来泛化梯度提升以进行概率回归。它可以与任何基本学习器、任何具有连续参数的分布族以及任何得分规则一起使用，具有灵活性、可 - 可靠的方差网络训练和估计
本研究提出了新的互补方法来估计回归神经网络中的预测方差网络，经验证明此方法大幅改善了预测不确定性的估计。