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基于深度学习的置信区间和同时置信带
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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
深度学习模型提高了预测准确性，但预测不确定性评估仍是问题。研究提供了一种非参数自助法，能够区分数据不确定性和优化算法中的噪音，确保生成的置信区间准确。该方法可整合到深度神经网络中，无需干扰训练过程。实例为构建同时置信带的生存数据的深度神经网络。
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关键要点
- 深度学习模型提高了预测准确性，但预测不确定性评估仍是问题。
- 研究提供了一种非参数自助法，能够区分数据不确定性和优化算法中的噪音。
- 该方法确保生成的置信区间准确，既有效又不过于保守。
- 该方法可整合到深度神经网络中，无需干扰训练过程。
- 实例为构建同时置信带的生存数据的深度神经网络。
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