Darek

新方法恢复了高维KANs中的距离感知能力

研究人员发现，Kolmogorov网络（KANs）中的不确定性量化方法Distance-Aware Error for Kolmogorov Networks (DAREK) 存在一种失效模式。在高维设置下，DAREK会产生“虚假节点”，在远离训练数据的地方错误地报告低不确定性，违反了距离感知保证。提出了一种新的“排水”机制，通过将不确定性引导至真实节点来恢复这些保证，在测试数据集上将样本距离感知能力从85%提高到98-99%。