Leonhard F. Feiner

新方法整合深度学习中的偶然性和认知不确定性

研究人员开发了一种用于深度学习模型不确定性量化（UQ）的新方法，特别适用于高维输出空间。该方法联合建模偶然性不确定性（解释数据噪声）和认知不确定性（反映模型置信度）。通过用低秩加对角协方差结构近似联合不确定性，该方法在没有完整协方差矩阵的计算开销的情况下捕获了重要的输出相关性。这种统一的二阶分布支持稳健的下游分析，并在图像修复、着色、光流和深度估计等任务中展示了卓越的 UQ 性能。