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逃脱样本陷阱：使用配对距离估计器快速精确的认知不确定度估计

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。

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内容提要

该研究提出了一种新方法，使用成对距离评估器（PaiDEs）对集成模型进行认识不确定性估计。PaiDEs能够高速覆盖更大空间，在更高维度上实现更准确的认识不确定性估计。实验证实了PaiDEs在认识不确定性估计方面的优势。

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