PAGER：深度回归模型故障分析框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。深度回归模型中失败检测的系统性分析框架 PAGER 能够通过利用先验不确定性和新颖的非一致性评分从不同风险范围划分样本，并提供模型错误的全面分析。在合成和真实基准测试中展示了 PAGER 的有效性，能够识别精确泛化的区域并检测超出分布和支持范围的失败案例。
本文介绍了一种名为 PAGER 的系统性分析框架，可用于深度回归模型中的失败检测。PAGER 利用先验不确定性和非一致性评分来划分样本风险范围，并提供全面的模型错误分析。实验结果表明，PAGER 在合成和真实基准测试中表现出良好的有效性，能够识别精确泛化的区域并检测超出分布和支持范围的失败案例。
