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深层证据学习用于贝叶斯分位数回归
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种通过单次前向传递来训练确定性深度模型的方法，该模型可以找到并拒绝分布外的数据点。论文还提出了一种基于确定性不确定性量化（DUQ）的建议，并描述了一种新的损失函数和质心更新策略。通过引入梯度惩罚，可以可靠地检测分布外的数据，并且可以在大型数据集上缩放不确定性量化。作者在一些难以检测的数据集上使用单个模型得出了比 Deep Ensembles 更好的结果。
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关键要点
- 论文提出了一种通过单次前向传递训练确定性深度模型的方法。
- 该模型能够找到并拒绝分布外的数据点。
- 提出了一种基于确定性不确定性量化（DUQ）的建议。
- 描述了一种新的损失函数和质心更新策略。
- 引入梯度惩罚以可靠地检测分布外的数据。
- 该方法可以在大型数据集上缩放不确定性量化。
- 在难以检测的数据集上，单个模型的结果优于 Deep Ensembles。
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