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epistemic uncertainty

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  1. RESEARCH · CL_50569 ·

    研究论文分析过参数化神经网络中的认知不确定性

    一篇新的研究论文探讨了过参数化神经网络中的认知不确定性，挑战了传统观点认为这种不确定性会随着数据量的增加而减小。研究强调，由于对称性等原因在这些网络中常见的不可识别模型参数，即使在底层函数完全被理解的情况下，也可能导致持续的不确定性。该研究分析了这种残余不确定性的离散和连续来源，重点关注单隐藏层ReLU网络，并通过实证研究验证了理论发现。