proper scoring rules | BriefGPT

关键词proper scoring rules

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基于点互信息的真实数据集估值
提出了一种新的数据评估方法，通过使用合适的评分规则和点间互信息测量来保证数据供应商总是通过真实报告观测到的数据来最大化他们的预期得分，该方法在贝叶斯机器学习环境中引入了一种新的点间互信息测量方法，证明了它在鲁棒性和对过拟合敏感性方面的优越性
PDFa month ago
用适当评分规则量化随机和知识不确定性
提出了基于合适评分规则（proper scoring rules）的新的测量方法，用于量化机器学习中的系统不确定性和认知不确定性，建立了不同不确定性表示之间的联系，并引入了新的认知和系统不确定性度量。
PDF3 months ago
不变概率预测
近年来，对于在训练和测试数据之间分布变化下表现出鲁棒性能的统计方法引起了越来越多的关注。本文关注点预测的统计研究主要关注的是均方误差损失，而本文则将关注焦点转向概率预测，旨在全面量化给定协变量的结果变量的不确定性。我们在因果性启发框架下，研
PDF10 months ago
多元概率预测评估中的可靠区域
本文通过对多元概率时间序列预测的妥善评估进行了系统的有限采样研究，并通过对合成基准的权力分析，确定了评分规则的 “可靠区域”，以确定其在识别预测误差方面的可靠性，并结合电力生产问题对其在实际任务中的通用性进行了评估。
PDFa year ago
完全变分噪声对比估计
本文提出了一种使用正确评分规则理论的噪声对比估计（NCE）方法家族，适用于潜变量模型；这个方法家族可以通过类似变分贝叶斯的方式从数据样本和噪声样本中提取并利用信息，并被称为全变分噪声对比估计时损失函数，其中，变分自编码器是其中的一种，也可以
PDFa year ago
ICLR深度目标检测器中回归预测不确定性的估计与评估
本研究旨在估计具有方差网络的边界框回归输出的预测分布，使用 proper scoring rules 训练 variance networks 可以产生更好的预测分布，虽然变量网络可以用于生成高质量的预测分布，但我们的提议可帮助将基于规范分
PDF3 years ago
聚合任务的引导
该研究探讨了从多个代理中收集和聚合概率信息的问题，通过使用贝叶斯统计学的技术，将信心表示为代理观察到的样本数量，进而使用适当的评分规则收集代理的预测，实现了基于少量样本的聚合。
PDF10 years ago
适当评分规则的理论和应用
本文概述了在统计推断中使用正确评分规则的一些应用，包括频率主义估计理论和使用不合适的先验贝叶斯模型选择。
PDF11 years ago
概率评分规则的对比
该文研究了几种评分规则，以便为概率预测模型评分或估计模型参数。研究发现，采用对数评分规则以在更不确定的情况下犯错为优势，采用球形评分规则则以在较低不确定性下犯错为优势，而其他评分规则则对两种选择都不关心。
PDF13 years ago