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  1. RESEARCH · CL_18341 ·

    GEM-FI: Gated Evidential Mixtures with Fisher Modulation

    研究人员推出 GEM-FI,这是一类旨在提高深度学习中不确定性估计的新模型。该方法解决了现有证据深度学习方法的一些局限性,这些方法可能过于自信且无法表示多模态不确定性。GEM-FI 利用门控机制和证据头混合,以提供更准确和校准的不确定性估计,尤其是在图像分类和分布外检测任务中。