REPEAT: Improved Uncertainty Estimation in Representation Learning

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内容提要

本研究提出了一种新方法REPEAT,旨在解决表示学习中不确定性建模不足的问题。该方法将每个像素视为伯努利随机变量,从而提高了像素的重要性和确定性估计,增强了对分布外数据的检测能力。

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