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deep-learning-uncertainty:文献调查,论文审阅,实验设置以及用于深度学习模型中的预测不确定性估计的基线方...
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深度学习中的不确定性量化 此回购包含文献调查和基线的实现,以用于深度学习中的预测不确定性估计。 文献调查 不确定性估算的基本背景 埃夫隆(B. Efron)和蒂布希拉尼(R. Tibshirani)。 “用于标准误差,置信区间和其他统计准确性度量的引导方法。” 统计科学,1986年。 R. Barber,EJ Candes,A。Ramdas和RJ Tibshirani。 “用折刀+进行预测性推论。” arXiv,2019年。 B.埃夫隆。 “ Jackknife-bootstrap之后的标准错误和影响功能。” 皇家统计学会杂志:B系列(方法论),1992年。 J.罗宾斯和A. Van Der Vaart。 “自适应非参数置信集。” 统计年鉴,2006年。 V. Vovk等人,“跨等角预测分布”。 JMLR,2018年。 M. H Quenouille。,“时间序列相关
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deep-learning-uncertainty-master
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DNN_uncertainty.py 2KB
utils
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__pycache__
__init__.cpython-36.pyc 146B
parameters.cpython-36.pyc 2KB
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佐罗先生
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