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ICCV
浅层贝叶斯元学习用于实现现实世界中的小样本识别
本文介绍了一种名为 MetaQDA 的贝叶斯元学习模型，其特点是在元学习分类器层面上实现 few-shot 学习。实验表明，这种方法在跨领域 few-shot 学习中具有鲁棒的性能，并能更好地预测不确定性。
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3 years ago
CVPR
针对领域偏移场景的后验不确定性校准
本文探讨了深度神经网络中不确定性校准问题，并提出了一种针对域偏移的后处理校准方法，其通过对验证集的样本进行扰动，可大幅提高模型的校准性能。
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4 years ago
通过准确度与不确定性优化来改善模型校准
优化深度神经网络中的不确定性估计是安全关键应用中的一个重要问题。本文提出了利用准确度与不确定性之间的关系进行优化的方法，通过可微的 loss 函数来实现模型的不确定性校准，结果显示比现有的方法在大规模图像分类任务中表现的更好
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4 years ago
组合集成和数据增强可能损害您的校准
研究表明，在神经网络预测中平均多个集成模型和使用数据增强技术可以提高模型的校准性和鲁棒性，但是结合这两种方法会损害模型的校准性。研究者发现这是由于模型的置信度在使用多组权重和数据增强时过于保守。作者通过提出简单的方法来解决这种问题，并在 C
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4 years ago
ICML
关于主动学习图像分割中的不确定度估计
本文探讨了在数据驱动主动学习框架下，针对医学图像分割任务进行不确定性校准的方法，研究了不同的不确定性估计方法和采集策略，并证明选定区域标注可以显著减少需要人工标注的像素数量。
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4 years ago
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