追踪深度学习预测中认知不确定性的来源：同方差和异方差线性化估计器

2026-08-11 1 阅读约1分钟阅读 Pierre Nodet, Thomas George

arXiv:2608.07630v1 公告类型：新摘要：我们采用两种经典的统计估计器来量化现代深度学习的不确定性，以便更清晰地了解归因于两个来源的不确定性：任意不确定性或局部稀缺数据。我们的方法利用近似费舍尔信息矩阵的最新进展，以实现扩展到实际架构。实验结果证明了每个测试点如何受到两个来源的不同影响，突出了我们的估计器在提高实际应用程序的稳健性方面的实际效用。

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