预训练的视觉不确定性

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准确的不确定性估计对可信赖的机器学习至关重要,本研究引入了视觉模型的首个预训练不确定性模块,类似于标准的预训练,这使得在大型预训练数据集上学习到的不确定性能够零样本迁移到专门的下游数据集,我们通过解决以前的不确定性模块中的梯度冲突并将训练加速了 180 倍,实现了在 ImageNet-21k...

本研究首次引入了视觉模型的预训练不确定性模块,实现了零样本迁移。通过解决梯度冲突,训练速度提升了180倍。预训练的不确定性能够泛化到未见过的数据集,捕捉了基本不确定性。所有预训练的检查点和代码已发布。

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