Enhancing Monte Carlo Dropout Performance for Uncertainty Quantification
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种创新框架，结合灰狼优化器、贝叶斯优化和粒子群优化，改进传统蒙特卡洛Dropout在不确定性估计中的不足，显著提升深度学习模型在安全关键应用中的可靠性。
🏷️
