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。
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