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迭代神经网络中的不确定性估计
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种将逐级网络架构转化为迭代网络架构的方法，通过收敛速率作为不确定性代理方法，提高了性能并以较低的计算成本提供最先进的不确定性估计。实际应用领域包括航空影像中的道路检测和形状的气动性能估计。
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关键要点
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提出了一种将逐级网络架构转化为迭代网络架构的方法。
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该方法通过收敛速率作为不确定性代理，提高了性能。
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以较低的计算成本提供最先进的不确定性估计。
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实际应用领域包括航空影像中的道路检测。
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还应用于2D和3D形状的气动性能估计。
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