跨受试者运动想象分类的不确定性量化

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-14T00:00:00Z

深度学习模型在交通预测中应用广泛，但缺乏可解释性。通过不确定性量化方法，研究了在多个城市和时间段的交通数据集上的应用，发现可以恢复有意义的不确定性估计，并检测无监督异常点。通过莫斯科案例研究，发现方法能够捕捉交通行为的时间和空间效应。推动不确定性意识的发展，突出不确定性量化方法对于理解城市交通动态的价值。