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计算机视觉中潜在表征的不确定性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究首次引入了视觉模型的预训练不确定性模块，实现了零样本迁移。通过解决梯度冲突，训练速度提高了180倍。预训练的不确定性能够泛化到未见过的数据集，捕捉了基本不确定性。所有预训练的检查点和代码已发布。
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关键要点
- 本研究引入了视觉模型的首个预训练不确定性模块。
- 实现了零样本迁移到专门的下游数据集。
- 通过解决梯度冲突，训练速度提高了180倍。
- 在ImageNet-21k上实现了大规模预训练。
- 预训练的不确定性能够泛化到未见过的数据集。
- 学习到的不确定性捕捉了与认知成分独立的基本不确定性。
- 研究成果使得安全获取和不确定性感知的数据集可视化成为可能。
- 所有预训练的检查点和代码已发布。
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