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English(EN) Uncertainty Quantification Is Indispensable for Reliable Connectome-Based Graph Learning: A Narrative Review and Case Study

连接组图学习需要不确定性量化来获得值得信赖的生物标志物

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的论文探讨了在应用于连接组学图学习模型中不确定性量化（UQ）的关键需求。研究强调，尽管像图注意力网络（GATs）这样的模型可以达到很高的诊断准确性，但它们在预测时常常表现出严重的过度自信。一项使用SUDMEX CONN数据集进行可卡因依赖分类的案例研究证明了这个问题，其中被错误分类的受试者获得了高置信度分数。该论文认为，严格的UQ和校准机制对于在临床神经科学中开发值得信赖的生物标志物至关重要。 AI

影响 强调了提高用于临床神经科学诊断的AI模型可靠性和可信度的必要性。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了关于连接组学图学习中不确定性量化的叙述性综述和案例研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mansooreh Pakravan ·

    不确定性量化对于可靠的连接组图学习不可或缺：一篇叙述性综述和案例研究

    arXiv:2610.08353v1 Announce Type: new Abstract: While graph neural networks (GNNs) have shown substantial promise in connectome-based diagnostic classification, deterministic models inevitably suppress pipeline-induced noise and model ambiguities, yielding overconfident predictio…

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