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预训练的视觉不确定性
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内容提要
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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关键要点
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本研究引入了视觉模型的首个预训练不确定性模块。
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实现了零样本迁移，能够将不确定性从大型预训练数据集迁移到专门的下游数据集。
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通过解决梯度冲突，训练速度提升了180倍。
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在ImageNet-21k上进行了大规模预训练。
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预训练的不确定性能够泛化到未见过的数据集，捕捉基本不确定性。
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研究结果使得安全获取和不确定性感知的数据集可视化成为可能。
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所有预训练的检查点和代码已发布，以鼓励更广泛的应用。
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