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结合分割一致预测与贝叶斯深度学习的超出分布覆盖率

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文研究了贝叶斯深度学习和符合性预测在多类图像分类中的应用。研究发现，当模型缺乏信心时，符合性集合可能比简单预测集合的带外覆盖更差；而当模型过于自信时，采用符合性预测可以提高带外覆盖。研究结果还表明，将贝叶斯深度学习模型与拆分符合性预测相结合可能导致意外后果，如降低带外覆盖。

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