研究人员开发了一种新颖的方法来解耦神经网络中的偶然不确定性和认知不确定性。通过协同训练一个方差估计网络和一个贝叶斯神经网络，所提出的方法提高了均值估计，并能预测这两种类型的不确定性。该技术已在包括自定义的随时间变化的异方差回归数据集在内的各种数据集上证明了其有效性和可扩展性。 AI
影响 这项研究通过提高AI模型量化不确定性的能力，可能带来更强大、更可靠的AI模型。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了神经网络中不确定性估计的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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