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CreINNs：用于分类任务中的置信间隔神经网络的不确定性估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种简单实现方法，替代贝叶斯 NN，能够产生高质量的预测不确定性估计，并在分类和回归数据集上进行了实验。研究还评估了已知和未知数据分布下的预测不确定性，并证明该方法在超出分布的样本上表现出更高的不确定性，同时在 ImageNet 上证明了该方法的可扩展性。
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关键要点
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本研究提出了一种替代贝叶斯 NN 的简单实现方法。
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该方法能够产生高质量的预测不确定性估计。
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在分类和回归数据集上进行了实验以证明该方法的有效性。
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研究评估了已知和未知数据分布下的预测不确定性。
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该方法在超出分布的样本上表现出更高的不确定性。
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在 ImageNet 上证明了该方法的可扩展性。
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