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神经网络不确定性估计在分类问题中的质量比较
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种简单实现的方法，替代贝叶斯NN，能够产生高质量的预测不确定性估计。通过实验在分类和回归数据集上证明了该方法的有效性，并评估了在已知和未知数据分布下的预测不确定性。此外，在ImageNet上证明了该方法的可扩展性。
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关键要点
- 本研究提出了一种替代贝叶斯NN的简单实现方法。
- 该方法能够产生高质量的预测不确定性估计。
- 在分类和回归数据集上进行了实验以证明该方法的有效性。
- 研究评估了在已知和未知数据分布下的预测不确定性。
- 该方法在超出分布的样本上表现出更高的不确定性。
- 在ImageNet上证明了该方法的可扩展性。
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