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Flip Out!
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新AI框架通过不确定性和可解释性增强皮肤病变分类
研究人员开发了一个新的皮肤病变分类框架，该框架结合了深度集成学习、不确定性量化和可解释性技术。该方法使用多种模型，包括视觉 Transformer 和 CNN，以提高准确性并识别不可靠的预测。该系统在 HAM10000 数据集上表现出色，准确率达到 96%，ROC-AUC 达到 99%，尤其是在基于不确定性过滤预测时。
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New method disentangles model and human uncertainty in facial age estimation
研究人员开发了一种方法，用于区分面部年龄估计任务中的模型不确定性和人类数据不确定性。通过在具有不同数据量的 APPA-REAL 数据集上训练贝叶斯神经网络，他们观察到认知不确定性（模型不确定性）随着数据的增加而减少，而随机不确定性（固有的数据噪声）保持稳定。这项工作展示了量化面部年龄估计中不同不确定性来源的能力。