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DeepUQ：评估两种深度学习方法中的随机不确定性
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内容提要
本研究系统比较了深度学习中的随机不确定性评估，发现深度集成和深度证据回归在高噪声和高维度下存在显著的误校准，强调了后续校准研究的重要性。
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关键要点
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本研究系统比较了深度学习中的随机不确定性评估。
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研究填补了不确定性量化领域的科学研究空白。
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比较了深度集成（DE）和深度证据回归（DER）两种技术。
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发现随机不确定性与注入噪声水平相符。
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在高噪声和高维度设置中，预测的不确定性存在显著误校准。
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强调了针对这些方法的后期校准研究的重要性。
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