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你的分类不确定性有多分离？
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了机器学习中的不确定性，区分了确立不确定性和偶发不确定性，并提出了新的不确定性量化方法。研究表明，显式考虑不确定性可以提升模型性能，强调了贝叶斯方法与证据深度学习的应用。实验结果揭示了不同不确定性估计器的表现，为未来研究提供了指导。
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关键要点
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本文讨论了确立不确定性和偶发不确定性的区别，提出了确立不确定性采样的概念。
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研究表明，显式考虑偶发不确定性可以显著改善贝叶斯神经网络的性能。
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提出了一种新的不确定性量化方法，能够区分偶发不确定性和确立不确定性。
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贝叶斯方法和证据深度学习方法在量化不确定性方面的应用日益受到关注。
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通过实验发现，不同不确定性估计器在特定任务上表现不同，为未来研究提供了指导。
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提出了基于合适评分规则的新测量方法，用于量化机器学习中的系统不确定性和认知不确定性。
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延伸问答
什么是确立不确定性和偶发不确定性的区别？
确立不确定性是指模型对未知参数的信心，而偶发不确定性则是由于数据本身的随机性引起的。
如何量化机器学习中的不确定性？
可以通过新的不确定性量化方法来区分偶发不确定性和确立不确定性，并使用合适的评分规则进行测量。
显式考虑偶发不确定性对模型性能有什么影响？
显式考虑偶发不确定性可以显著改善贝叶斯神经网络的性能。
贝叶斯方法在不确定性量化中有什么应用？
贝叶斯方法被广泛用于量化生成论和认知性不确定性，提供可靠的不确定性表示。
实验结果如何揭示不同不确定性估计器的表现？
实验表明，不同不确定性估计器在特定任务上表现不同，为未来研究提供了指导。
证据深度学习方法在不确定性量化中有什么新理论洞见？
证据深度学习方法强调优化二阶损失函数的困难，并提供了对认知不确定性度量的新见解。
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