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实体 Michael Xiao

Michael Xiao

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  1. TOOL · CL_84805 ·

    新的PCS-UQ框架增强了机器学习不确定性量化

    研究人员推出了一种新的机器学习不确定性量化框架PCS-UQ，旨在提高高风险应用中的可信度。该框架整合了可预测性、可计算性和稳定性原则，用于筛选模型和捕捉变异性。PCS-UQ在各种基准测试中表现强劲，在区间宽度和子群覆盖率方面优于现有的共形方法，并为深度学习应用提出了高效变体。