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实体 Xabier Gonzalez-Garcia

Xabier Gonzalez-Garcia

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  1. TOOL · CL_143714 ·

    新的基于距离的方法量化机器学习中的不确定性

    研究人员开发了一种新颖的基于距离的方法来量化机器学习模型中不同类型的不确定性，特别解决了代表概率度量中不确定性的Credal集。这个新框架基于积分概率度量（IPMs），提供了清晰的解释和计算上的可行性。所提出的方法，特别是当使用总变差距离时，为多类分类提供了有效的度量，并推广了现有的二元不确定性度量。