重新审视证据深度学习的基本与非基本设置
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对证据深度学习（EDL）中的一些非基本设置进行了探讨，提出了Re-EDL这一更有效的变种。通过将先验权重视为可调超参数，并优化Dirichlet概率密度函数的期望，避免了过度自信的问题，提升了模型的预测性能。这一方法在实验中表现出色，展示了EDL在不确定性估计中的潜在影响。
本研究在证据深度学习中提出了Re-EDL变种，通过将先验权重作为可调超参数，优化Dirichlet分布的期望，避免过度自信，提高预测性能。实验结果表明，该方法在不确定性估计方面表现优异。
